機械故障診斷的信號處理方法：頻域分析

趙宣銘

（榆林學院能源工程學院，陜西 榆林 719000）

機械故障診斷的信號處理方法：頻域分析

趙宣銘

（榆林學院能源工程學院，陜西 榆林 719000）

對頻域進行分析，是在對機械故障進行診斷的過程中，進行信號處理最重要和最常用的分析方法。在實際的操作中，頻域分析法的種類頗多，而且不同的機械故障，有不同的頻率分析方法，工程實際情況中，要應用不同的頻域分析方法對故障進行診斷。根據不同機械設備的不同振動特性，選擇不同的頻域分析方式，才能進行不同的信號處理，根據不同的特征采取不同的算法，從而有效地確保診斷分析的準確性。

機械故障；故障診斷；信號處理；頻域分析

1 細化譜

計算機在進行樣本運算時，只能對一定數量的樣本進行運算，FFT和譜分析也只能在有限區間內進行，所以在進行頻域分析的過程中，存在著大大的疏漏。由于時域截斷，造成了能量泄漏的情況，所以整個譜峰值會變小，整個數據的精度會大幅度降低，離散頻譜的幅值相位和頻率都可能因為數據精度而產生較大的誤差，如果加上Hanning窗，對于幅值的誤差而言，也不會有太大的幫助。因此，在許多需要用到頻譜分析的領域，頻譜分析的結果只能定性，但是卻不能精確地定量，經過分析出來的結果也不是準確，所以在實際過程中，大大地限制了許多技術工程的應用效果。而頻譜的細化分析技術，主要是選擇特定的重點頻率區域，將重點頻率區域提取出來，進行放大，頻率區域中的細節都進行放大分析，從而提高頻率的分辨率，更準確地分析出頻譜的幅值等性質。而想要實現頻率細化分析技術，可以用到的方法很多，使用范圍廣泛的方法主要有相位補償ZFFT方法和復調制細化分析方法。

在實際過程中，工作人員應用細化譜分析技術，都是在已知信號頻率的基礎上，再通過技術分析幅值譜，放大需要進行分析的有關區域，能夠得到得到更加精確的幅值，也能更準確地判斷出故障類型與故障發生程度的大小。現場工程師在拿到整個頻譜數據之后，可以直接用細化方式當場得到振動信號的細化譜，再根據頻譜的幅度，迅速地判斷出故障類型和故障程度大小。

2 希爾伯特解調

當機械設備發生故障時，如果是齒輪箱這樣的主體部分出現故障，就會直接產生影響力比較顯著的周期性的脈沖沖擊力，這樣的沖擊力更容易發出振動信號，也更容易出現調制現象，在頻譜上，振動信號就會表現為有固定均勻形式的調制邊頻帶，這樣的頻帶譜峰比較多，通常頻譜內容會比較復雜，從而難以下手進行故障的分析工作。而如果從信號中提取出調制信息，將調制信息進行分析，憑借信息中的強度和頻次，就可以直接判斷出零件損傷的程度和部位，這也是在機械故障診斷中用得比較多的分析零件故障的有效方法，實際操作中，也解決了不少故障診斷方面的問題。數據中，有通過加速度計檢測出來的振動信號幅值，而該幅值和頻率的平方是成正比的，對幅值譜進行分析的結果中，會發現低頻的調制信號基本上看不到，但是振動突出這等高頻幅度的信號基本分析不出來。所以在進行分析的過程中，要用解調分析的分析方式，將轉速頻率引起的振動信號判斷出來，再根據整個振動信號判斷出機械設備的故障類型，從而增加故障判斷的準確程度。

希爾伯特變換技術因為其獨特的特點，在不少領域有了廣泛的應用，估計平穩隨機信號相關函數，研究非頻變波傳播問題等領域，變換技術可以為這些領域提供不少的幫助。該變換技術還有一個最主要的應用是處理帶通信號的解調。在實際信號診斷過程中，信號測出來的內容包括了除需要的調制信號和其他大量的雜質成分，這些其它成份信號和噪聲信號是不需要的，并且這些信號的存在會影響信號的分析效果，會影響信號處理效果，甚至導致分析失效。因此調制信號在作希爾伯特變換之前，需要根據信號的來源，用不同方式進行對應的處理：①同步估號平均；②鎖相平均；③帶通濾波。

如果發生軸承故障，進行軸承故障診斷的過程中，需要選擇共振的高頻振動信號去直接進行解調處理，在解調之前需要進行處理，主要采用的濾波是帶通數字濾波器。當然，因為電機規格的不同，使用的軸承也有所不同，振動信號也不同，振動效果也有不同，而帶通數字濾波器中的上限和下限頻率是可以進行選擇的。在對電動機轉子故障進行分析的過程中，主要用到的分析內容時電流的低頻信號，選用低通濾波器可以將低頻信號直接進行過濾，無用的成分都進行過濾，可以直接提高這個信號的分析效率。

3 結語

用頻域分析的方式，能夠得到信號的頻率成分，能夠通過這些成分的幅度來得出故障特征頻率，根據不同的頻率對故障類型進行判斷，整個機械設備在故障診斷的過程中，這種方法十分常用，并且有廣泛的應用。而工作人員在進行故障診斷的過程中，充分掌握了頻域分析中各種信號處理方法，將這些處理方法的原理與特點都了熟于心，理論和工程是緊密地結合在一起的，無論是哪個行業，在進行機械設備故障診斷時，都更加便利。而對機械故障診斷的信號處理方法進行深層分析，對工作人員而言，是具有極大的指導意義和參考價值。

[1]楊漢鍵.基于圖信號處理的滾動軸承故障特征提取方法研究[D].長沙：湖南大學，2016.

陜西省教育廳資助項目（14JK1865）。

趙宣銘（1982-），男，陜西榆林人，碩士研究生，講師，主要研究方向：電氣自動化及機械的故障診斷。