图1

三频段包络解调检测原理图

Fig1

Diagramofthree-bandenvelopingdemodulation

detectionprinciple

从图1可以看出：把三频段带通滤波后的时域信号变换到频域分析，

最少要经过3次的FFT，如果测试的数据量不够多，则检测出的故障能量值太小，故障不显著；如果测试的数据量太多又会导致大量的复数计算，

影响检测速度。而基于Peakvue技术的轴承故障检测可克服这个缺点，此方法应用采集和检测轴承金属中冲撞产生的应力波，获得其峰值和出现频率，再转换到频域进行分析，从而大大简化计算复杂度，提高检测速度。2

基于Peakvue技术的轴承故障检测实现过程

2．1

信号采集

2．1．1

应力波的产生

当动力载荷（冲击载荷）作用于弹性物体时，在物体内部会产生应力波

［3］

。动力载荷短时间的作用会使物体微元

产生显著的加速度，相邻质点的运动滞后于表面质点的运动，

就这样外载荷在表面上所引起的扰动在介质中由近及远地逐渐传播出去而形成应力波。

轴承的老化、摩擦或损坏通常会使轴承在运转时，由于金属间的冲撞而导致应力波的产生。应力波的发生是短时的，一般持续几微秒到几毫秒，瞬态事件在起始点产生，向远处传播并快速衰减，

特别是当应力波跨接物理接口时会产生巨大的衰减，这种衰减同时具有频率依赖性，高频分量的衰减速度大于低频分量。2．1．2

传感器的选择

应力波的衰减性要求传感器必须能够提供足够的分析带宽、

幅度分辨率和灵敏度。一般选择100mV/gn的加速度传感器即可用于所有的Peakvue测量，它的输出电荷与加速度传感器收到的加速力成比例，能有效测量与轴承故障相关的高频振动，

但是对低频振动准确度不佳。轴承故障检测系统中加速度传感器的工作原理如图2所示。当进行轴承振动测试时，用压爪固定轴承外圈，以主轴转动带动轴承内圈旋转，

压力传感器探头顶在轴承的外圈表面。当轴承质量较好、没有伤时，轴承运动平稳，内圈相对外圈平滑转动，在轴承的外表面不会产生太大的冲击，此时，压电传感器所得到的振动信号是轴承系统的固有本征信号。音检工人从音箱里听出来的就是表示轴承质量较好时的沙沙沙声音。

一般将加速度传感器安装在轴承箱或其载荷区，它在

采集信号的同时还可以利用压电加速度传感器的共振实现

图2

加速度传感器工作原理图

Fig2

Workingprinciplediagramofaccelerationsensor

共振解调。如果用螺纹联接压电加速度传感器于轴承座或箱体上，其固有频率通常在15kHz以上，相对轴承外圈的共振频率来说比较高，所以，共振信息不明显，且不易受机械中其他非轴承损伤因素的影响而引起共振［4］

。本文实验一

采用YD—1型加速度传感器。

2．2

信号处理

2．2．1

高通滤波

安装在轴承箱上的加速度传感器的模拟输出信号非常

复杂，是噪音信号、高频载波信号、低频调制波信号、应力波等多种信号混杂在一起的振动信号。由于应力波是短时瞬态事件，分布频带宽，可以通过一般的高阶高通滤波器将应力波信号和高频振动信号从其中分离，通过捕捉高通滤波后的模拟输出的峰值，得到每个时间的幅值、冲击事件发生的大概时间、事件发生率3个重要参数。首先，高通滤波频率的下限通常选取3～4倍的内圈伤频率（即后面提到的fmax，称为最大频率值）。对于故障频率不明确的轴承也可以根据实际情况选择1000Hz或2000Hz的高通滤波器，目的是保证滤除不必要的低频信号。2．2．2

峰值信号的抽取

选择合适的时间分辨率进行峰值提取，一般选择2．56fmax的倒数做为采样时间间隔，当然，也可以在此基础上做上下调整，

主要目的是为了即使在最高的故障频率周围也能得到足够的采样点数，并且方便FFT的计算。峰值数据块的长度取决于轴转速和原始数据的时间间隔。2．2．3

频域分析

对时间采样后得到的峰值波形进行包络检波，变换到频域进行故障分析，

而峰值信号的FFT运算点数比三频段包络解调方法中的FFT运算点数少了很多倍，因而，该方法的运算复杂度明显降低，软件实现流程如图3所示。3

实验分析与比较

3．1应用范围的提升

1）基于Peakvue应力波检测和包络解调的一个重要目

的都是检测冲击事件。基于Peakvue应力波检测是一种动态无损检测，它利用物体内部缺陷在外力作用下能动地发射应力波，从而推知缺陷的类型和严重情况。所以，这种应力波检测还可诊断低速旋转滚动轴承故障。对于包络解调