Page 276 - 《振动工程学报》2026年第2期

参考信号
轴承外圈故障特征频率
阶次 ×

592 −1 −1 · 幅值 · 参考信号的阶次谱 振 动 工 程 学 报 第 39 卷
与 指标的关系

×10 −3 表 2 故障特征阶次
1.0
轴承外圈故障特征频率 Tab. 2 Fault feature order
幅值 / (rad·s −1 ) 0.5 X: 7.2 X: 10.8 X: 14.4 大齿轮转频阶次f r1 特征阶次
X: 18
X: 3.6
类型
1×
0 小齿轮转频阶次f r2 （编码安装位置） 2.33×
1.2 10 20 轴承外圈故障阶次f bpfo 8.35×
阶次 / ×
(d) 优化P对应的阶次谱 齿轮啮合阶次f mesh 56×
(d) Order spectrum of optimal P

图 15 MPCRCC 算法分析结果 25.0
Fig. 15 Results obtained by MPCRCC algorithm

MPCRCC 算法获得的优化 p o 如图 15(b) 所示，确定 IAS / (rad·s −1 ) 12.5
p
的优化 p op =14，对应的阶次谱如图 15(d) 所示。可见，
滚动轴承外圈故障特征谱线及其高阶谐波谱线可以
0
被有效辨识。因此，本文所提方法可以有效增强 IAS 0 85 170
IAD / rad
信号中滚动轴承外圈故障分量，进而实现滚动轴承 (a) IAS波形
故障特征辨识。 (a) IAS waveform

0.3
轴承外圈故障特征频率
幅值 / (rad·s −1 ) 0.1 X: 25.05
7 试 验 数 据 X: 8.35
X: 16.7
7.1 试验台介绍
0
采用如图 16 所示的一级传动试验台进行试验验 0 10 20 30
阶次 / ×
证，通过采样率为 5×10 Hz 的 Picoscope 采集系统获 (b) 阶次谱
6
取 IAD 信息和对应的时间信息，并采用向前差分法 (b) Order spectrum
估计 IAS 信号，编码器型号为 ETF100-H851007B，光 图 17 原始轴承外圈故障信号
编码器光栅线数 N 为 10000，编码器安装在小齿轮轴上。 Fig. 17 Outer race fault signal of raw bearing

直流电源 外圈故障特征比较微弱，无法被有效辨识。

采用传统 SAM 算法对原始信号进行分析，其中
故障轴
承位置 设置参数 MO=−1.5∶1.5，获得优化 MO 为 1.4，如图 18(a)
载荷控制器 所示，对应的阶次谱如图 18(b) 所示。可见，尽管滚
及显示器
动外圈故障 1 阶谱线可以辨识，但是 2 阶和 3 阶谐波

电机 磁粉 径向 Picscope 淹 没 于 背 景 噪 声， 且 周 围 的 干 扰 谱 线 能 量 幅 值 显
负载 载荷
著 。 此 外， 采 用 循 环 平 稳 方 法 分 析 的 结 果 如 图 19

图 16 试验台
所示，其中，窗宽参数 N w 分别设置为 256 和 512，最
Fig. 16 Test rig
x
大循环频率 α ma 设置为 100，可见，滚动轴承故障特
本试验使用的故障轴承型号为 6205，为模拟滚 征谱线淹没于背景噪声中，无法被有效辨识。
动轴承外圈故障，在轴承外圈上用线切割方法加工 采 用 提 出的 MPCRCC 算 法 对 原 始 信 号 进 行 分
一个宽度约为 0.3 mm，深度约为 0.28 mm 的小槽，如 析， 其 中 P=2, 3, … , 20， IDF 指 标 中 参 数 设 置 为 ：
图 16 所示，滚子直径 d 为 8 mm，节圆直径 D 为 39 mm， f bpfo =8.35×，K=5；参考信号为径向载荷 100 N、恒定转
滚子数目 Z 为 9，接触角 α 为 0。小齿轮齿数为 24，大 速为 5 r/min 工况下的增速数据，其滚动轴承外圈故
齿轮齿数为 56，传动比为 2.33。综上所述，本试验中 障周期与被分析信号的周期一致，如图 20(a) 所示。
的 故 障 特 征 阶 次 如表 2 所 示 。 试 验 中 径 向 载 荷 为 进一步地，获得的优化 p o 如图 20(b) 所示，p op =6，对
p
100 N，速度变化为 0~20 r/min。 应的重构信号和阶次谱分别如图 20(c) 和 (d) 所示。

可见，滚动轴承外圈故障特征谱线及其高阶谐波谱
7.2 滚动轴承外圈故障数据分析
线可以被有效辨识。因此，本文所提方法可以有效
估 计的 IAS 波 形 及 其 对 应 的 阶 次 谱 如 图 17 所 增强 IAS 信号中滚动轴承外圈故障分量，进而实现
示。可见，速度趋势分量的谱线占主导地位，而轴承 滚动轴承故障特征辨识。