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J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 177 在故障發(fā)展的早期階段進行軸承缺陷檢測，特別是因為早期檢測可以減少生產(chǎn)機器的停機時間和維護成本。 有許多被廣泛認可的測量，分析和檢測方案?，F(xiàn)有技術(shù)似乎是通過壓電加速度計直接測量軸承套管上的加速度1,2。此外，已經(jīng)通過聲換能器3提出了聲學測量方法。 已經(jīng)提出了時域分析和檢測方法，例如相圖4和閾值計數(shù)器5。然而，頻域分析是文獻中最常用的方法。已經(jīng)研究了純頻率分析或諸如短期傅里葉變換（STFT）的時頻方法。此外，還公布了統(tǒng)計信號處理方法。這些方法包括波峰因數(shù)，峰度和Beta函數(shù)6，概率預測和散點圖7以及自相關(guān)和概率密度函數(shù)8。大多數(shù)研究都是針對旋轉(zhuǎn)生產(chǎn)機械軸承，很少是汽車輪轂軸承。 在本文中，在正常的汽車使用條件下進行了由有缺陷的輪轂軸承產(chǎn)生的機械振動和傳遞到底盤艙的聲音的原位測量，并且應用了各種振動分析技術(shù)。 2. 自相關(guān)自相關(guān) 自相關(guān)函數(shù)顯示有關(guān)信號自相似性的信息。更正式地說，它給出了由時滯分隔的兩個信號點之間的相關(guān)性。對于連續(xù)的有限能量信號，自相關(guān)函數(shù)是 對于離散時間信號 R () s*(t (1) R n xn x n * (2) 在兩種情況下，T是兩個觀察點之間的滯后，而*是復共軛。R（0）和R 0分別是函數(shù)的最大值，此外，自相關(guān)被歸一化，使得后者指向相等的單位。實信號的自相關(guān)是相對于零的偶對稱函數(shù)。它給出關(guān)于信號的平穩(wěn)性的信息，例如明顯明顯的尖性相關(guān)性表示弱平穩(wěn)性，而寬相關(guān)性對應于強靜止信號。另外，周期信號產(chǎn)生周期性自相關(guān)函數(shù)，其周期與時間信號相同 3. 實驗裝置實驗裝置 為了獲得用于進一步處理和分析的期望數(shù)據(jù)，乘用車配備有測量裝置和信號處理硬件。如圖1所示，該實驗是在傳統(tǒng)的高速公路上進行的。在第一個測量系列中，左后輪轂配備了故障軸承。然后用健康的軸承代替。因此，分別進行了兩個系列的測量，分別具有故障和良好的軸承。 首先，將固態(tài)加速度計安裝在相關(guān)的輪轂上。安裝的加速度計對垂直于道路的加速力是敏感的。全部連續(xù) 178 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 測量模塊安裝在車廂內(nèi)。所獲取的加速度數(shù)據(jù)是與重力常數(shù)成比例的電壓，并首先通過其輸出端保持加速度數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)器級。此外，獲得的加速度數(shù)據(jù)通過兩個積分器級發(fā)送。后者的輸出分別保持速度和位移。最終，所有四個數(shù)據(jù)流都連接到數(shù)據(jù)采集設(shè)備。 圖1實驗裝置。 不僅是感興趣的振動信息，還有車廂內(nèi)的聲學噪聲感知。為此，將駐極體電容式麥克風安裝在機艙的內(nèi)殼上。 使用高端數(shù)據(jù)采集板NI PCMCIA 6062E。對于測量系列，所有五個數(shù)據(jù)流都以20kHz采樣并發(fā)送到膝上型計算機中的控制中心進行存儲。因此，所有數(shù)據(jù)都可用于離線信號處理。使用的軸承是用于非驅(qū)動輪的雙列滾珠軸承。在圖2中示出了具有橫向切口的透視圖。如圖所示，內(nèi)圈是靜止的而外圈是旋轉(zhuǎn)的。后者連接到車輪，前者連接到車身。 圖2輪轂軸承。 4. 結(jié)果結(jié)果 由于實驗是在車速上升的情況下進行的，因此預計軸承處測得的振動加速度會成比例增加。相應的坡道預計會更低 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 179 傾向于健康的方位而不是錯誤的方位。圖3顯示了有缺陷和健康軸承的兩個加速表面譜圖。 4.1. 加速度分析 圖3顯示了有缺陷的軸承和健康軸承的頻率分析。有趣的是，兩種光譜都具有相似性，在某種程度上可以用一個因子來近似。然而，在有缺陷的軸承引起的大部分能量位于測量數(shù)據(jù)中的情況下，清晰可見。這些累積的峰值在4750Hz附近發(fā)展，帶寬約為2000Hz。除此之外，由不良軸承引起的峰值的進一步累積位于500Hz以下的頻率（更詳細的視圖見圖5）。這兩種趨勢都是輪轂缺陷部件的明確指標。軸承在較高頻率中顯示共振頻帶。已發(fā)表的作品，如5所述，由有缺陷的軸承零件產(chǎn)生的低頻脈沖激發(fā)了軸承振動的高頻中的共振頻帶。在頻譜圖中可以清楚地看到這種共振。使用這種共振特性的檢測技術(shù)稱為高頻共振技術(shù)，并與包絡(luò)檢測方案一起實施9,10。 圖3加速度數(shù)據(jù)的表面譜圖。良好的軸承（左），軸承故障（右）。 統(tǒng)計信號處理方法應用于數(shù)據(jù)。自相關(guān)函數(shù)結(jié)果可以在圖4中看到，并且在形狀方面令人驚訝地清晰且類似于8中的良好軸承。健康軸承中主導的低頻分量導致平滑的自相關(guān)。另一方面，壞軸承的高頻共振礫巖相對于自相關(guān)中的滯后產(chǎn)生強烈的抖動。 4.2. 聲學噪聲分析 由于加速度數(shù)據(jù)的大量信號能量位于4750Hz附近，因此在聲學噪聲測量中預期有類似的聚集體。然而，圖5清楚地表明，有缺陷的軸承的音頻信號幾乎不承載500Hz以上的任何能量。底盤的固有頻率很可能遠低于加速度數(shù)據(jù)的高頻集團。Molisani等。11指出，低于400赫茲的車廂噪音主要是結(jié)構(gòu)性的，這意味著它通過物理連接轉(zhuǎn)換到機艙，顯然省略了更高的頻率。因此，僅由不良軸承的抖動引發(fā)的部分能量量被轉(zhuǎn)換成車廂內(nèi)的聲波。 180 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 圖4統(tǒng)計分析。 圖5中所示的曲線表示低于500Hz的加速度和噪聲測量值之間的相關(guān)性。在不良軸承的加速度數(shù)據(jù)中，三個明顯明顯的峰值將其與良好的軸承區(qū)分開來，其中這樣的峰值仍未被觀察到。200 Hz處的峰值明確地轉(zhuǎn)換為噪聲測量，其中顯著量的能量位于200Hz附近。 后實驗主觀測試證實，區(qū)分音頻信號的最重要的可聽部分確實是200Hz的峰值。在車廂內(nèi)進行測量時聽到同樣的現(xiàn)象，它等于轟鳴聲。 5. 結(jié)論結(jié)論 根據(jù)我們的分析，可以建立以下結(jié)論： FFT和STFT是用于離軸分析軸承加速度計測量的強大而有意義的儀器。而且，即使在諸如常規(guī)公路的原始環(huán)境中進行測量，也可以區(qū)分出有缺陷的軸承的健康，觀察上頻率共振帶。 也可以使用加速度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信號處理。特別是因為計算的數(shù)據(jù)幾乎是不言自明的并且易于解釋。測量可分別用于識別好軸承和壞軸承。 車廂內(nèi)的噪聲測量僅在低頻時很重要，因為更高頻率幾乎不存在。然而，由軸承故障引起的明顯可聽頻率證明噪聲感知是評估移動車輛中軸承狀態(tài)的有效手段。 致謝致謝 作者希望得到墨西哥國家科學技術(shù)委員會（CONACyT）和阿瓜斯卡連特斯政府的財政援助。 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 181 圖5音頻（上）和加速（下）數(shù)據(jù)，良好軸承（左）和軸承故障（右）之間的相關(guān)性。 參考參考 1 何W，姜志恩，馮.基于最優(yōu)小波濾波和空間碼收縮的軸承故障檢測。測量 2009;42:1092-1102. 2 王GF，李YB，羅志剛。基于重構(gòu)相空間和高斯混合模型的滾動軸承故障分類。J. 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