试验研究
现代制造工程（ModernManufacturing Engineering）
基于谐波小波和Hilbert的滚动轴承
故障诊断方法
张邦成”，陈珉珉”尹晓静”，高智”，吴立刚
2015年第6期
（1长春工业大学机电工程学院，长春130012：2长春工业大学应用技术学院，长春130012：
3第二炮兵驻西安地区军代室，西安710065）
摘要：主轴滚动轴承是数控机床的重要部件，它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动辅承的故障诊断可靠性，针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点，利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波，并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析，从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明，谐波小波具有良好的滤波效果，Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征，此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。
关键词：谐波小波滤波；Hilbert包络分析；故障诊断；数控机床；滚动轴承
中图分类号：TH956文献标志码：A文章编号：1671—3133（2015)06—0027—05
Fault diagnosisbased onharmonicwavelet and Hilbertinrollingbearing
Zhang Bangcheng', Chen Minmin', Yin Xiaojing , Gao Zhi’, Wu Ligang
(1 School of Mechatronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China ; 2 College of Applied Vocational Technology , Changchun University of Technology , Changchun 130012, China ;
3 The Second Artillery Military Representative Office in Xi'an,Xi'an 710065,China)
Abstract : Spindle rolling bearing is one of the most important components in spindle unit. The running state often affects the per formance of the CNC machine tool spindle transmission system directly. In order to improve the reliability of fault diagnosis of spindle rolling bearing, the method of harmonic wavelet filtering is used to diagnose the vibration signals collected at the scene ac-cording to the characteristics of non-stationary of CNC machine tool spindle rolling bearing' s vibration signals. And the Hilber envelopment analysis of the filtered signal is proposed to extract the fault characteristic of rolling bearings. The example shows that, the harmonie wavelet filtering method has a good filtering effect, Hilbert envelopment analysis can extract the fault feature of the fil-
tered signals effectively and the method improve the accuracy of fault diagnosis of CNC machine tool spindle rolling hearing Key words : harmonic wavelet filter ; Hilbert envelopment analysis ; fault diagnosis ; CNC machine tool; rolling bearing
0引言
主轴是数控机床的核心部件，而滚动轴承作为主
轴的关键部件，其套圈的沟道径回跳动、沟道对端面的侧摆、轴承安装面的尺寸和形位误差等，对主轴的精度有着极大的影响。同时，主轴的性能也受到轴承的配置、安装和润滑的直接影响。所以，在实际生产活动中对主轴滚动轴承进行良好的故障诊断是保证数控机床正常运行的关键12]。
小波分析是对滚动轴承进行故障诊断的常用方法。在传统的小波分析中，小波变换结果存在非严格
正交问题和泄频现象。而谐波小波分析由于频特性具有盒形形态，故可保证在滤波过程中无泄频现象产生[3]。同时谐波小波滤波可以方便、灵活地实现任意分频滤波，这是传统小波分析无法实现的。文献[4]］将谐波小波滤波的方法应用到转子的故障诊断中，仿真计算及实例表明了谐波小波滤波方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的效果。但是，根据滤波后信号的时域波形及其频谱，只能初步判断转子的故障，敌还需要对其进行包络分析才能给出确切结论。文献51采用谐波小波包方法对旋转机械进行故障诊断，实验结果表明，该方法是一种有效的频域分析和
*国家自然科学基金资助项目（61374138）；吉林省教育厅“十一五科学技术研究项目（2009109
27