ギア歯の局所的な故障によって引き起こされる高周波数の影響の生成gydF4y2Ba

ギア歯のいずれかが,破砕など,局所的な故障の影響を受けていると想定します。これは,ギアが回転するごとに1回発生する,高周波数の影響を引き起こします。gydF4y2Ba

局所的な故障により,歯の噛み合わせの持続時間よりも短い持続時間をもつ影響が引き起こされます。ギア歯の表面のへこみにより,影響の持続時間中に,その高周波数の振動が生成されます。影響の周波数は,ギアボックスの部品のプロパティや固有周波数によって変わります。この例では,影響によってgydF4y2Ba1 / fMeshgydF4y2Ba(0.25ミリ秒)の8%の時間で2 kHzの振動信号が発生すると任意で想定しています。ギアの回転ごとに,影響が1回繰り返されます。gydF4y2Ba

ipf = fGear;fImpact = 2000;tImpact = 0:1 / fs: 2.5 e-4-1 / fs;xImpact =罪(2 *π* fImpact * tImpact) / 3;gydF4y2Ba

櫛形関数との畳み込みにより,影響を周期的にします。gydF4y2Ba

xComb = 0(大小(t));印第安纳州= (0.25 * fs / fMesh): (fs / ipf):长度(t);印第安纳州=圆(印第安纳州);xComb(印第安纳州)= 1;水稻播种期及秧龄= 2 * conv (xComb xImpact,gydF4y2Ba“相同”gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

シャフト信号に対して,故障信号gydF4y2Ba水稻播种期及秧龄gydF4y2Baを追加します。ホワイトガウスノイズを,故障がないギアと故障があるギアの両方の出力信号に追加し,gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$から出力をモデル化します。gydF4y2Ba

vNoFault = vfIn + vfOut + vesh;vFault = vNoFault + xPer;vNoFaultNoisy = vNoFault + randn(size(t))/5;vFaultNoisy = vFault + randn(size(t))/5;gydF4y2Ba

時間履歴のセグメントを可視化します。影響の位置は,故障しているギアのプロット上に,逆向きの赤い三角形で示されます。それらは,ほとんど区別できません。gydF4y2Ba

次要情节(2,1,1)情节(t, vNoFaultNoisy)包含(gydF4y2Ba“时间(s)”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba) xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title(gydF4y2Ba“健康齿轮的噪声信号”gydF4y2Ba) subplot(2,1,2) plot(t,vFaultNoisy) xlabel(gydF4y2Ba“时间(s)”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba) xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title(gydF4y2Ba“故障齿轮的噪声信号”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba在gydF4y2BaMarkX = t(印第安纳州(1:3));挞伐= 2.5;情节(MarkX挞伐,gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba

両方の信号のパワースペクトルの比較gydF4y2Ba

局所的な故障により,分散した側波帯がギア噛み合い周波数の近傍に,次のように出現します。gydF4y2Ba

異常のないギアと故障したギアのスペクトルを計算します。シャフトの周波数8.35赫兹と22.5赫兹およびギアメッシュ周波数292.5赫兹を含む周波数範囲を指定します。gydF4y2Ba

[Spect,f] = pspectrum([vFaultNoisy' vNoFaultNoisy']，fs，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 0.2,gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba500年[0]);gydF4y2Ba

スペクトルをプロットします。故障はピニオンではなくギアに存在するため,側波帯はgydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$,およびスペクトルで間隔があり離れているgydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$に出現することが予期されます。スペクトルは,gydF4y2BafGeargydF4y2Ba，gydF4y2BafPingydF4y2BaおよびgydF4y2BafMeshgydF4y2Baで予期されたピークを示します。ただし,信号にノイズが存在する場合は,gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$での側波帯のピークが区別できなくなります。gydF4y2Ba

图绘制(f, 10 * log10 (Spect (: 1)), f, 10 * log10 (Spect (:, 2)),gydF4y2Ba“:”gydF4y2Ba)包含(gydF4y2Ba的频率(赫兹)gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba的功率谱(dB)gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(fGear 0gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba)情节(fPin 0,gydF4y2Ba“全球之声”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“绿色”gydF4y2Ba)情节(fMesh 0,gydF4y2Ba“bv”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“蓝”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba传奇(gydF4y2Ba“错误”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{齿轮}”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{齿轮}”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{网}”gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

ギアメッシュ周波数の近傍にズームインします。gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$とgydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$で,ギアおよびピニオンの側波帯のグリッドを作成します。gydF4y2Ba

图p1 = plot(f,10*log10(Spect(:，1)));包含(gydF4y2Ba的频率(赫兹)gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba的功率谱(dB)gydF4y2Baylim([-70 -40])保持gydF4y2Ba在gydF4y2Bap2 =情节(f, 10 * log10 (Spect (:, 2)));谐波= 5;SBandsGear = (fMesh + fGear。*谐波);(X1, Y1) = meshgrid (SBandsGear ylim);SBandsPinion = (fMesh + fPin。*谐波);(X2, Y2) = meshgrid (SBandsPinion ylim);p3 =情节(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba）;p4 =情节(X2, Y2),gydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba）;持有gydF4y2Ba从gydF4y2Ba[p1 p2 p3(1) p4(1)]，{gydF4y2Ba“有缺陷的装置”gydF4y2Ba；gydF4y2Ba“健康齿轮”gydF4y2Ba；gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba；gydF4y2Ba“f{边带,齿轮}”gydF4y2Ba}）gydF4y2Ba

ピークがギアの側波帯gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$と整列するかどうかは明確ではありません。gydF4y2Ba

出力振動信号に対する時間同期平均化の適用gydF4y2Ba

ギアの側波帯gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{边带gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$,およびピニオンの側波帯gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{边带gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$のピークを分離することは困難です。前の節では,ピークの分離,および故障による影響を受けているのがピニオンかギアかを判定することの難しさを示しました。時間同期平均化は,ゼロ平均ランダムノイズと特定のシャフトの周波数と関連付けられていない波形の平均を出します。これにより,故障検出の処理が容易になります。gydF4y2Ba

関数gydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baを使用して,ピニオンとギア両方の時間同期した波形を生成します。gydF4y2Ba

ピニオンの時間同期したパルスを指定します。ピニオンの10回転に対する時間同期平均を計算します。gydF4y2Ba

tPulseIn = 0:1 / fPin:马克斯(t);tPulseIn taPin = tsa (vFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba10);gydF4y2Ba

ギアの時間同期したパルスを指定します。ギアの10回転に対する時間同期平均を計算します。gydF4y2Ba

tPulseOut = 0:1 / fGear:马克斯(t);tPulseOut taGear = tsa (vFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba10);gydF4y2Ba

1回の回転に対する時間同期した信号を可視化します。影響は,ギアに対する時間同期平均化信号では比較的容易に確認できますが,ピニオンシャフトでは平均化されます。プロット上にマーカー付きで示される影響の位置は,隣接するギアメッシュのピークよりも振幅が大きくなります。gydF4y2Ba

出力引数なしの関数gydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baは,現在の图において各信号セグメントに対応する時間同期平均信号および時間領域信号をプロットします。gydF4y2Ba

图次要情节(2,1,1)tsa (fs, vFaultNoisy tPulseIn,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Baxlim([0.5 1.5]) ylim([-2 2]) title(gydF4y2Ba“TSA小齿轮信号”gydF4y2Ba次要情节(2,1,2)tsa (fs, vFaultNoisy tPulseOut,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Baxlim([0.5 1.5]) ylim([-2 2]) title(gydF4y2Ba“TSA齿轮信号”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba在gydF4y2Ba图(1.006,2,gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba

時間同期平均信号のパワースペクトルの可視化gydF4y2Ba

時間同期平均したギアの信号のパワースペクトルを計算します。ギアメッシュ周波数292.5赫兹のそれぞれの側で,15のギア側波帯を含む周波数範囲を指定します。gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$にピークが現れています。gydF4y2Ba

图pspectrum (taGear fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 2.2,gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba，[200 400])谐波= -15:15;SBandsGear = (fMesh + fGear。*谐波);(X1, Y1) = meshgrid (SBandsGear ylim);[XM, YM] = meshgrid (fMesh ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(XM, YM,gydF4y2Ba“——k”gydF4y2Ba(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba齿轮啮合频率的gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba标题(gydF4y2BaTSA齿轮(输出轴)gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

同じ周波数範囲で時間同期平均したピニオンの信号のパワースペクトルを可視化します。ここでは,gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$の周波数の位置にグリッド線をプロットします。gydF4y2Ba

图pspectrum (taPin fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 5.8,gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba，[200 400]) SBandsPinion = (fMesh+fPin.*谐波);(X2, Y2) = meshgrid (SBandsPinion ylim);[XM, YM] = meshgrid (fMesh ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(XM, YM,gydF4y2Ba“——b”gydF4y2BaX2, Y2,gydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba齿轮啮合频率的gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带,齿轮}”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba标题(gydF4y2BaTSA小齿轮(输入轴)gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

プロットで,gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$には目立ったピークがありません。gydF4y2Ba

元の信号のパワースペクトルには,ノイズに加え,2つの異なるシャフトの波形が含まれています。側波帯の高調波を区別することは困難です。しかし,時間同期平均したギアの信号のスペクトルにおいて,側波帯の位置で目立つピークを観察します。また,側波帯の振幅の不均性も観察します。これは,ギアで局所的な故障のインジケーターです。一方で,時間同期平均したピニオンの信号では,側波帯のピークはありません。これにより,ピニオンには異常がない可能性があるという結論を出すことができます。gydF4y2Ba

関連しない波形を平均化することにより,関数gydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baでは,側波帯の高調波を確認して故障のあるギアを識別できます。この機能は,複数のシャフトやギアを備えたギアボックスから単一のシャフトに対応する振動信号を抽出することが望ましい場合に,特に役立ちます。gydF4y2Ba

分散した故障のピニオンへの追加とその影響の振動信号への組み込みgydF4y2Ba

離心率やギアの不整列[1]などの分散したギアの故障は,ギアメッシュ周波数の整数倍のまわりで狭くグループ化された高レベルの側波帯を引き起こします。gydF4y2Ba

分散した故障をシミュレートするには,ギアメッシュ周波数のそれぞれの側で振幅が減少する3つの側波帯成分を取り込みます。gydF4y2Ba

显然=三3;SideBandAmp = [0.02 0.1 0.4 0 0.4 0.1 0.02];gydF4y2Ba%边带振幅gydF4y2BaSideBandFreq = fMesh + sideband *fPin;gydF4y2Ba%边带频率gydF4y2BavSideBands = SideBandAmp * sin(2 *π* SideBandFreq”。* t);gydF4y2Ba

振動信号に対して,側波帯信号を追加します。この結果として,振幅変調が発生します。gydF4y2Ba

vPinFaultNoisy = vFaultNoisy + vsideband;gydF4y2Ba

分散した故障によって影響されるギアボックスの時間履歴の一部を可視化します。gydF4y2Ba

plot(t,vPinFaultNoisy) xlim([0.6 0.85]) xlabel(gydF4y2Ba“时间(s)”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba)标题(gydF4y2Ba“边带调制的影响”gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

ピニオンおよびギアの時間同期平均信号を再計算します。gydF4y2Ba

tPulseIn taPin = tsa (vPinFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba10);tPulseOut taGear = tsa (vFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba10);gydF4y2Ba

時間同期平均信号のパワースペクトルを可視化します。ピニオンの時間同期平均信号の3つの側波帯は,より顕著になります。これは,分散した故障が存在することを示します。しかし,時間同期平均したギアの信号のスペクトルは変化がないままです。gydF4y2Ba

次要情节(2,1,1)pspectrum (taPin fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 5.8,gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba400年[200])gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X2, Y2,gydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带,齿轮}”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“位置”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“南”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba标题(gydF4y2BaTSA小齿轮(输入轴)gydF4y2Ba次要情节(2,1,2)pspectrum (taGear fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 2.2,gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba400年[200])gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba)举行gydF4y2Ba从gydF4y2Ba标题(gydF4y2BaTSA齿轮(输出轴)gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

結論として,関数gydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baは,ギアおよびピニオンの寄与を振動信号全体から抽出することに役立ちます。これはさらに,局所化し,分散した故障に影響される特定の部品を識別するのに役立ちます。gydF4y2Ba

回転要素のベアリングの故障の振動解析gydF4y2Ba

回転要素のベアリングの局所化した故障は,外輪,内輪,ケージ,または回転要素で発生する可能性があります。これらの故障はぞれぞれ,固有の周波数による特徴をもちます。これは通常,製造元によってリストが作成されているか,またはベアリングの仕様から計算されます。局所化した故障の影響により,ギアボックス構造内のベアリングと応答変換器の間で高周波数振動が生成されます[2]。ギアボックス内のギアには異常がなく,ピニオンシャフトを支えるベアリングの1つが内輪の局所化した故障によって影響を受けると想定します。解析では,ラジアル荷重の影響は無視します。gydF4y2Ba

ピッチの直径12厘米のベアリングは,8つの回転要素をもっています。各回転要素の直径は2厘米です。接触角gydF4y2Ba $\mathrm{\theta gydF4y2Ba}$はgydF4y2Ba ${\mathrm{15gydF4y2Ba}}^{\circ gydF4y2Ba}$です。ベアリングの振動の解析時には,加速度計をベアリングハウジングに配置するのが一般的な方法です。加速度の測定は,故障のあるベアリングハウジングに配置された加速度計gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$によって記録されます。gydF4y2Ba

ベアリングのパラメーターを定義します。gydF4y2Ba

n = 8;gydF4y2Ba%滚动元件轴承数量gydF4y2Bad = 0.02;gydF4y2Ba%滚动元件直径gydF4y2Bap = 0.12;gydF4y2Ba轴承节径%gydF4y2BathetaDeg = 15;gydF4y2Ba接触角百分数gydF4y2Ba

影響は,回転要素が内輪上の局所的な故障を通過するたびに発生します。これが発生する率は,内輪転動体通過周波数(BPFI)です。BPFIは,次を使用して計算できます。gydF4y2Ba

$${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{BPFIgydF4y2Ba}}＝gydF4y2Ba\frac{\mathit{ngydF4y2Ba}{\times gydF4y2Ba\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{销gydF4y2Ba}}}{\mathrm{2gydF4y2Ba}}（gydF4y2Ba\mathrm{1gydF4y2Ba}+gydF4y2Ba\frac{\mathit{dgydF4y2Ba}}{\mathit{pgydF4y2Ba}}\mathrm{因为gydF4y2Ba}\mathrm{\theta gydF4y2Ba}）gydF4y2Ba$$．gydF4y2Ba

bpf = n*fPin/2*(1 + d/p* cod (thetaDeg))gydF4y2Ba

bpfi = 104.4889gydF4y2Ba

カイザーウィンドウによってウィンドウを適用した3千赫の正弦波として,各影響をモデル化します。欠陥があると,ベアリングで5ミリ秒の一連の影響を引き起こします。初期段階の穴や破砕でのインパルスは約100 kHzまでの広い周波数範囲に対応します[2]。gydF4y2Ba

fImpact = 3000;tImpact = 0:1 / fs: 5 e-3-1 / fs;xImpact =罪(2 *π* fImpact * tImpact)。*凯撒(长度(tImpact), 40) ';gydF4y2Ba

櫛形関数との畳み込みにより,影響を周期的にします。gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$はベアリングに近いため,gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$によって記録されるギアボックスの振動信号で顕著になるように,影響の振幅を調整します。gydF4y2Ba

xComb = 0(大小(t));xComb(1:圆(fs / bpfi):结束)= 1;xBper = 0.33 * conv (xComb xImpact,gydF4y2Ba“相同”gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

打撃信号を可視化します。gydF4y2Ba

xlim([0 0.05]) xlabel(gydF4y2Ba“时间(s)”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba)标题(gydF4y2Ba“局部故障对轴承内圈的影响”gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

異常がないギアボックスからの振動信号に対して,周期的なベアリングの故障を追加します。gydF4y2Ba

vNoBFaultNoisy = vNoFault + randn(size(t))/5;vBFaultNoisy = xBper + vNoFault + randn(size(t))/5;gydF4y2Ba

信号のスペクトルを計算します。より低い周波数で,スペクトルを可視化します。最初の10のBPFI高調波のグリッドを作成します。gydF4y2Ba

pspectrum ([vBFaultNoisy ' vNoBFaultNoisy '], fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 1gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba传说,10 * bpfi [0]) (gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba)标题(gydF4y2Ba轴承振动光谱的gydF4y2Ba网格)gydF4y2Ba从gydF4y2BaharmImpact = (0:10) * bpfi;(X, Y) = meshgrid (harmImpact ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X / 1000 YgydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“BPFI谐波”gydF4y2Ba) xlim ([0 10 * bpfi] / 1000)gydF4y2Ba从gydF4y2Ba

スペクトルの下端では,シャフトおよびメッシュの周波数や,それらの次数により,その他の特徴が不明確になります。異常がないベアリングのスペクトルと破損したベアリングのスペクトルは,区別できません。この欠陥は,ベアリングの故障を分離できるアプローチの必要性を強調するものです。gydF4y2Ba

BPFIは,gydF4y2Ba $\mathit{dgydF4y2Ba}/gydF4y2Ba\mathit{pgydF4y2Ba}$と接触角のコサインgydF4y2Ba $\mathrm{\theta gydF4y2Ba}$の比率に依存します。BPFIに対する無理式は、ベアリングの影響がシャフトの回転の整数値と同期していないことを示します。関数运输安全管理局gydF4y2Baは影響を平均化してしまうため,この場合には便利ではありません。影響は,平均化される各セグメントにおいて同じ位置に存在するわけではありません。gydF4y2Ba

関数gydF4y2BaenvspectrumgydF4y2Ba(包絡線スペクトル)は,振幅復調を実行します。また,高周波数の影響に関する情報を抽出するのに役立ちます。gydF4y2Ba

包絡線信号とそれらのスペクトルを計算してプロットします。ベアリングの故障がある信号とない信号に対して包絡線スペクトルを比較します。より低い周波数で,スペクトルを可視化します。最初の10のBPFI高調波のグリッドを作成します。gydF4y2Ba

figure envspectrum([vNoBFaultNoisy' vBFaultNoisy']，fs) xlim([0 10*bpfi]/1000) [X,Y] = meshgrid(harmImpact,ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X / 1000 YgydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“BPFI谐波”gydF4y2Ba) xlim ([0 10 * bpfi] / 1000)gydF4y2Ba从gydF4y2Ba

信号がノイズによって汚染されているため,BPFIピークが包絡線スペクトルで突出していないことを観察します。ノイズを平均化するためにgydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baを実行すると,影響の信号も平均化してしまうため,ベアリングの故障の解析では有効でないことを思い出してください。gydF4y2Ba

関数gydF4y2BaenvspectrumgydF4y2Baは,対象となる帯域外のノイズを除去するために使用できる,組み込みフィルターを提供します。次数200で中心が3.125 kHzおよび幅4.167 kHzのバンドパスフィルターを適用します。gydF4y2Ba

Fc = 3125;BW = 4167;envspectrum ([vNoBFaultNoisy ' vBFaultNoisy '], fs,gydF4y2Ba“方法”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba希尔伯特的gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“FilterOrder”gydF4y2Ba, 200,gydF4y2Ba“乐队”gydF4y2Ba，[Fc-BW/2 Fc+BW/2])(X, Y) = meshgrid (harmImpact ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X / 1000 YgydF4y2Ba”:k”gydF4y2Ba)传说(gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“BPFI谐波”gydF4y2Ba) xlim ([0 10 * bpfi] / 1000)gydF4y2Ba从gydF4y2Ba

包絡線スペクトルは,通過帯域の内容を,ベースバンドに有効に取り込みます。そのため1 kHz未満のBPFI高調波の突出したピークの存在を示します。これにより,ベアリングの内輪は損傷している可能性があるという結論を出すことができます。gydF4y2Ba

この場合,故障したベアリングの周波数スペクトルは,影響を及ぼす周波数によって変調されたBPFI高調波を明確に示します。この現象を,影響の周波数3千赫に近いスペクトル内で可視化します。gydF4y2Ba

图pspectrum ([vBFaultNoisy ' vNoBFaultNoisy '], fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 1gydF4y2Ba“FrequencyLimits”gydF4y2Ba(bpfi * [10] -10 + fImpact))传说(gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“健康”gydF4y2Ba)标题(gydF4y2Ba轴承振动光谱的gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

ピーク間の周波数の間隔がBPFIと等しいことを観察します。gydF4y2Ba

まとめgydF4y2Ba

この例では,ピニオンとギアの両方に関連付けられる振動信号を分離するため,時間同期平均を使用しています。さらに,gydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baはランダムノイズを減衰させました。速度(および負荷[2])が変動する場合,次数トラッキングをgydF4y2Ba运输安全管理局gydF4y2Baの事前処理として使用して,シャフトの回転角度について信号をリサンプルすることができます。また,実験的状況下では,時間同期平均を使用し,シャフト速度における小さい変化の影響を減衰します。gydF4y2Ba

ベアリングの故障解析では[3],適切な開始地点としてブロードバンド周波数解析を使用できる場合があります。ただし,その有用性は,ギアボックス内のギアメッシュ周波数の高調波が高い場合など,ベアリングの影響周波数の近傍のスペクトルが他の成分の寄与を含む場合に限定されます。そのような状況では,包絡線解析が有用です。関数gydF4y2BaenvspectrumgydF4y2Baを使用し,ベアリングの摩耗や損傷のインジケーターとして,故障のあるベアリングに対して包絡線信号およびスペクトルを抽出できます。gydF4y2Ba

参考文献gydF4y2Ba