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很多，有时候是在多因素的综合影响下发生的，所以应该在检验中认真检查发生“啃轨”间题的起重机的应用情况，分析其产生的原因，从而采取有效的合
理措施，减少“啃轨”现象的发生，
参考文献：
[1]陆晖，氧化式起重机嘴轨
原因分析及处理[J].装备制造技术，2012,17(7)：5253.
[2]陈显添，起重机检验中哨轨问题的探讨[J].中国机械，2015,20（1)：93-94.
基于FPGA的滚动轴承故障诊断算法应用
研究与实现冯倩
许涛
(610039
西华大学机械工程学院
四川成都）
本文提出了小波变换运用Mallat算法的FPGA实现、希尔伯特变换从时域角度运用FIR滤波器完成了FPGA实现和
插
要
FFT变换以单路径延时反馈交换器（SDF）为核心的电路结构实现了4096点FFT的FPGA实现，并且用多轴承故障数据验证了该算法的可靠性
关键词
故障诊断：小波变换：希尔伯特变换：FFT：FPGA
随着科技的进步，机械设备的自动化程度越来越高，在现代工业发展中所扮演的角色也越来越重要，一台价值不菲的设备都有轴承这个基本零件，要是一日轴承出现故障，严重时可能造成其它零部件的损坏，其至整个设备摊预。本文研究工作主要是研究滚动轴承故障诊断算法，在众多的故障诊断算法中，通过比较、改进，提出适合FPGA实现并且有效的的轴承故障诊断算法。
1.FPGA实现
传统的设计办法主要有：用FIR滤波器在FPGA上实现小波分解与重构，以及数据处理结果和MATLAB计算结果进行分析对比，误差很小，该设计方法具有很强的准确性，希尔伯特变换实现方法可分为频域法和时域法。频域希尔伯特变换的算法是：先对是信号进行快速傅里叶变换（FFT），把运算结果的实部数据和虚部数据分开处理，然后对所得的数据进行傅里叶反变换（IFFT），运算结果的实部就是原始数据所对应的90° 相移信号。基于流水结构的FFT处理器可以实现较高的数据吞吐率。资源占用上与并行结构相比有较大的的优势，适合低成本开发。
2.滚珠轴承故障诊断算法仿真与验证故障诊断的一般为：数据处理模块
先进行数据缓存（比如用FIFO、SRAM或 SDRAM等），然后运用相关算法进行数据处理，将处理后的数据结合相关理论依据进行故障报警判断，如果判断为故障，则驱动故障报警模块进行报警。
2.1算法验证 2.1.1滚珠故障
对滚珠故障数据进行Modelsim仿真，可以得到滚珠故障整体频谱图（Modelsim 仿真结果）。MATLAB的仿真结果如图1 所示。
2.1.2无故障轴承
无故障轴承运转时所采集到的数损 120中国机械MachineOhire
用本文所用故障诊断算法处理后得到的最终频谱图经放大后如图2所示。从图2 中可以看出当轴承无故障时，频谱图中幅值很小，在Modelsim中仿真结果也是如此。
图3滚珠故障频谱
2.2.2无故障轴承
图1滚珠故障频谱
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车品
hshuhs 图2无故障轴承局部频谱图
通过用美国凯斯西储大学的轴承故障数据作分析，可以看出该算法可以识别滚珠的故障，并且计算结果与MATLAB 的计算结果误差很小，即验证了该算法的可行性，为该算法的实际应用莫定了坚实的一步。接下来用我们自己搭建的故障诊断平台所获取的滚动轴承故障数据进行处理，为滚动轴承故障诊断实际应用作进一步准备，
2.2实验数据处理 2.2.1滚珠故障
将滚珠故障整体频谱图（Modelsim 仿真结果）通过MATLAB的仿真结果如图 3所示。
图4无故障轴承局部频谱图
在搭建的实验平台上，无故障轴承运转时所采集到的数据用本文所用故障诊断算法处理后得到的最终频谱图经放大后如图4所示。从图4中可以看出当轴承无故障时，频谱图中幅值很小，在 Modelsim中伤真结果也是如此。
如表1和表2所示，从这两个表可以看出，对故障数据处理时一般会有明显的倍频现象产生，说明确实是有故障。而且FPGA的处理结果和MATLAB计算的结果很接近，
表1
数据结果对比
数据来源上斯西信大学
故部位处理工具倍领情值 2倍频幅真 3倍频幅值
珠 MATLAB
70.313011 143.61586 22272218