波形分析及动态指标
在机械故障诊断中,振动信号是最常用的检测信号,直接对振动时域信号的时间历程进行
分析和评估是状态监测和故0诊断最简单和最直接的方法.特别是当信号中含有简谐信号、周期信号或短脉冲信号时更为有效。直接观察时域波形可以看出周期、谐波、脉冲,利用波形分析
可直接识别共振现象和拍毅现象.当然这种分析对比较典型的信号成特别明显的倍号以及较有经验的人员才比较适用.此外,还可利用各种动态指标进行诊断时城故障诊断的概率分析法
对于各态历经的平稳随机过程可用其时间历程的概率分布来描述。图2一5示出某一信号的时间历程及其概率密度函数汽车衡p(r).p(r)可由下列关系式计算
式中P[二<r(t) <x+ .r〕表示瞬时值落在增盆(x范围内可能出现的概率,毛是在总的观侧时间T中信号x (t)位于(xqx十Ax)区间内的所有时间之和。图2一5(b)表示p(x》一,关系,此时横坐标为幅值x,故而有时将信号的概率密度函数分析称为幅值域分析。利用信号的概率密度分布可对机械设备进行故障诊断,图2一6为一高速滚动轴承工作时振动加速度幅值的概率密度函数p(r》图.其中实线为正常轴承,虚线为某故障轴承的p(r)图.由于磨损、腐蚀、压痕等使振幅增大,谐波增多,反映到p(x)图上使其变峭,两旁展宽。