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一种频谱分析滚动轴承故障诊断系统 　　[摘要]：由于在机械系统中，滚动轴承是一种故障多发的机械零部件，设计出能够有效检测滚动轴承故障的诊断系统具有很重要的意义。本文在基于滚动轴承常见故障下建立故障频率分布模型，并针对干扰故障模型的噪声信号设计了FIR高通数字滤波器来提取出有效故障频率段。结合工程实例设计了对工程用发电机转子轴承的故障诊断系统，并且通过实验测试发现有很好的效果。 　　[关键词]：滚动轴承、故障诊断、频谱分析、FIR滤波器 　　Roller bearing fault diagnosis system based on fuzzy neural network 　　[Abstract]： In the mechanical system， roller bearing is a failure-prone mechanical part. It is very important significance that the system detect rolling bearing fault diagnosis effectively can be designed. This paper is established the fault frequency distribution model based on the roller bearing’s common failure and designed a FIR high-pass digital filter that extract the effective failure frequency from the interference noise signal of the fault model. Fault diagnosis system has been designed for engineering generator rotor bearing with an engineering example， it was tested on experiment and was found to have a very good result . 　　[Key words]： rolling bearing； fault diagnosis； frequency spectrum analysis； FIR digital filter 　　0 引言 　　随着机械工业的大力发展，滚动轴承是应用十分广泛的重要机械基础零件。滚动轴承具有效率高，摩擦阻力小，装配方便，润滑容易等特点，因而在旋转机械中得到广泛的应用。滚动轴承是大部分旋转机械的组成部件，但滚动轴承却是易损元件，许多旋转机械的故障都与滚动轴承有关[1]。据有关资料统计，机械故障的70%是振动故障，而振动故障中有30%是由滚动轴承引起的[2]。 　　在滚动轴承出现故障时，直接检测故障信号是十分困难的。一般的检测方法是利用轴承故障产生的二次效应的变化来作为故障诊断的依据，比如振动、噪声、热量等[3]。而根据二次效应的不同特征，其诊断的方法各有不同。在众多的轴承故障诊断方法中，振动检测方法是应用最广泛的一种方法，这主要是因为振动信号提供的故障信息多，对早期故障轴承都具有较强的检测能力。 　　振动法是通过安装在轴承座或箱体上适当位置的振动传感器测量轴承振动信号，并对该信号进行处理和分析来判断轴承的工况和故障。由于振动法具有可以适用于各种类型各种工况的轴承；可以有效的诊断出早期微小的故障；信号测试与处理简单、直观；诊断结果可靠等优点，所以在实际应用中使用极为广泛。目前，在国内外开发生产的滚动轴承故障监测与诊断仪器和系统中大部分是根据振动法的原理开发的，有关轴承监测与诊断方面的文献也大部分讨论的是振动法。[4]从适用性、实用性和有效性的观点看，振动法也是最好的方法[5]。 　　其它的振动方法还有利用声发射技术、光纤技术进行滚动轴承故障诊断，但由于各种原因和局限性，这些技术的应用还没有普及。 　　1 故障诊断理论与方法 　　1.1滚动轴承故障模型与理论故障频率计算 　　滚动轴承振动信号是滚动轴承状态信息的载体，它蕴含了丰富的异常或故障信息，而振动特征是轴承运行状态好坏的重要标志。因此，振动测试是滚动轴承运行状态的基本测试手段。对振动信号的检测能够获得轴承状态的有效信息，对它的分析则是滚动轴承诊断领域中一个被广泛采用的方法。 　　现在常用的滚动轴承故障诊断的方法主要有：时域、频域和频-时域等。本文主要是采用频域分析方法对轴承早期故障进行精密诊断。直接对轴承振动信号进行频谱分析，结合频谱图的频率分布和特征频率来判断轴承的故障。 　　频域分析主要包括频谱分析、功率谱分析和