中山防撞车出租， 防撞车出租， 中山防撞车出租公司   防撞车轴箱轴承及其早期故障的故障诊断方法？   一个滚动轴承由四部分组成：外圈、内圈、滚子、保持架。 防撞车行走部轴承工作时，外圈一般固定在轴承座或者机体上，具有支撑作用。轴承的内圈与传动轴相连，并随轴一同旋转。滚动体在内外凹槽间的滚道来回滚动。保持架的作用是引导滚动体的运动，能够将滚动体在滚道中等间隔排列，减少滚动体之间的碰撞与摩擦。轴箱轴承是防撞车走行部中的关键运动部件，对其运行的稳定性和安全性具有重要的影响。轴箱轴承早期故障表现主要分为两类：(1)轴承零件表面粗糙度和波纹度等分布缺陷；(2)内、外圈滚道或滚动体表面上点蚀、剥落、擦伤等局部缺陷。假定轴箱轴承各滚动体与内外圈表面的接触方式为滚动摩擦接触，根据轴承几何参数和转速，轴承故障频率 f 计算公式如下。 设轴承参数为：外圈直径d外，内圈直径 d内，滚动体直径 Bd ，滚动体个数 NB ，接触角 ，轴承节径 Pd =(d +d) 2外内，轴承转速 。 计算可得外圈理论故障频率 f外圈和理论故障角频率外圈(内圈、滚动体及保持架同理)。注意，下文中只使用角频率，为了简单起见，简称角频率为频率。 当微弱信号频率识别后，将其与理论故障频率进行对比，与某故障位置频率较接近时，则断定某位置有可能发生了故障，应及时检修或更换。

    2  早期故障信号识别:  微弱信号的概念包括两方面：一是绝对性，信号幅值很小；二是相对性，信号幅值远小于噪声信号幅值。提出了一个相对合理的取值范围。在地震学中，信噪比(S/N)为 1:1(即 0dB)，大致可以得到有效信号的全貌；为 2:1(约6dB)则是较好的质量；为 1:2(约-6dB)则在勘探地震学中已视为“废次品”而弃用；为 1:4(约-12dB)则是废品。更一般情况下，信噪比为 1:2 的有效信号是弱信号；而 1:4 为微弱信号，这个数量级在不同领域可能是变化的。 微弱信号检测的研究起源于上个世纪八十年代，大体分为两个阶段。 第一个阶段是基于线性理论的传统微弱信号检测方法，主要有时域、频域、时频域分析方法。 

     (1)时域检测法主要有：曲线拟合和平滑、相关检测、时域平均、取样积分、自适应消噪、数字式平均、锁定放大等。其中相关检测是最常用的传统方法。相关检测是利用噪声和信号统计特性间的不同来进行检测的，它包括自相关分析和互相关分析。系统内置信号的选择影响了它们的检测性能，当微弱信号频率未知时，很难得到想要的效果。1961 年 Weinreb 首先研究了如何利用自相关分析的方法将微弱信号从噪声背景中提取出来。另外，自相关法和互相关法常常和小波变换、混沌等方法混合使用，形成了微弱信号检测的新方法。研究了 Van der Pol-Duffing 振子和互相关相结合的微弱信号检测问题。

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     (2)频域检测法主要有：Fourier 变换、快速 Fourier 变换、功率谱分析、幅值谱分析、相位谱分析等。其中快速 Fourier 变换法使用最广。快速 Fourier 变换，指利用计算机计算离散傅里叶变换方法的统称。快速Fourier 变换实现了信号处理从时域到频域的转变。1965 年，Cooley 和 Tukey 提出了计算离散傅里叶变换的快速算法，将离散傅里叶变换的运算量减少了几个数量级。

      (3)时频域分析法主要有：小波变换和短时 Fourier 变换等。这些方法都是通过抑制或消除噪声信号来检测微弱信号，但在降低噪声的同时会不可避免的消弱待检测微弱信号，影响了微弱故障信号的检测效果。传统 Fourier 变换的缺点是：只能对平稳信号进行全局分析，虽然加窗傅里叶变换能够弥补这个缺点，但窗口大小是固定的，不能跟随频率变化而变化，而新兴的小波变换恰恰弥补了这些短板。其中小波变换是一种新兴的检测方法。“小波变换”这一概念首先是由法国物理学家 Morlet 于 1983 年提出的。提出了谐波小波变换，并将其用于信号处理。目前小波分析已经在故障诊断、流体力学、图像处理、语音信号处理、地球物理勘探、医学等方面有了广泛的应用。 传统的微弱信号检测方法在实际应用中有很大的限制，主要是其所能检测的信噪比较高，约为-10dB。即使频域方法可以使信噪比稍低一些，但在检测时需要已知一些先验条件。另外，检测微弱信号的仪器比较复杂，并且非常昂贵，这些都限制了传统方法的应用。因此，有必要寻找信噪比高、方法简单、易于操作及投资少的新的检测方法。 

     第二个阶段是基于非线性理论的现代微弱信号检测方法，主要有：神经网络、混沌理论、随机共振、高阶谱分析、经验模式分解、差分振子法等。其中神经网络、混沌理论、随机共振方法最具有代表性。 随机共振，是一种用力学概念进行非线性信号处理的新方法，为了提高信噪比，它利用系统、信号与噪声之间的非线性协同作用进行信号处理，把一部分噪声的能量转化为信号的能量。随机共振法具有增强微弱信号的独特性质，在降低噪声的同时增强了微弱信号，从而实现强噪声背景下早期微弱信号检测。 但它也有缺陷，当检测高频信号时，实质上还是将其变成低频信号来处理。另外噪声的加入是一个不可逆过程，若增加过度便不能再减少。 1983 年，首先提出随机共振方法，用来解释地球远古气象中冷暖气候交替现象。目前，随机共振技术依然是研究热点，国内外学者已经开始研究其在微弱信号检测方面的应用，并取得了大量成果。

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