通过齿轮齿上的本地故障产生高频冲击gydF4y2Ba

假设齿轮的一个齿遭受局部故障，如剥落。这导致高频冲击发生一次齿轮的旋转。gydF4y2Ba

局部故障造成的冲击持续时间小于齿啮合的持续时间。齿轮齿面上的凹痕在冲击期间产生高频振荡。冲击频率取决于变速箱部件的特性及其固有频率。在这个例子中，它被任意假定的影响造成一个2千赫振动信号，并发生在持续时间的8%左右gydF4y2Ba1 / fMeshgydF4y2Ba，或0.25毫秒。每个齿轮旋转一次的冲击重复。gydF4y2Ba

ipf = fGear;fImpact = 2000;tImpact = 0:1 / fs: 2.5 e-4-1 / fs;xImpact =罪(2 *π* fImpact * tImpact) / 3;gydF4y2Ba

使冲击周期与梳函数卷积它。gydF4y2Ba

xComb = 0(大小(t));印第安纳州= (0.25 * fs / fMesh): (fs / ipf):长度(t);印第安纳州=圆(印第安纳州);xComb(印第安纳州)= 1;水稻播种期及秧龄= 2 * conv (xComb xImpact,gydF4y2Ba'相同的'gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

添加故障信号gydF4y2BaXPER.gydF4y2Ba转向竖井信号。为无故障齿轮和故障齿轮的输出信号添加高斯白噪声来建模输出gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$．gydF4y2Ba

vnofault = vfin + vfout + vmesh;vfault = vnofault + xper;VnofaultNoisy = VNOfault + Randn（尺寸（t））/ 5;vfaultnoisy = vfault + Randn（大小（t））/ 5;gydF4y2Ba

可视化时间历史的一段。倒置红色三角形的故障齿轮的图表上指示冲击位置。它们几乎无法区分。gydF4y2Ba

次要情节(2,1,1)情节(t, vNoFaultNoisy)包含(gydF4y2Ba'时间''gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba) xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title(gydF4y2Ba“健康齿轮的噪声信号”gydF4y2Ba）子图（2,1,2）绘图（t，vfaultnoisy）xlabel（gydF4y2Ba'时间''gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba) xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title(gydF4y2Ba“故障齿轮的噪声信号”gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba在gydF4y2Bamarkx = t（Ind（1：3））;Marky = 2.5;情节（Markx，Marky，gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba

比较两个信号的功率谱gydF4y2Ba

局部牙齿故障导致分布式的边带出现在齿轮网频率附近：gydF4y2Ba

计算健康和故障齿轮的光谱。指定频率范围，包括8.35Hz的轴频率和22.5Hz，齿轮网频率为292.5 Hz。gydF4y2Ba

[Spect,f] = pspectrum([vFaultNoisy' vNoFaultNoisy']，fs，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 0.2,gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba500年[0]);gydF4y2Ba

绘制光谱。因为故障在齿轮上而不是小齿轮上，因此预计侧带将出现在gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$和间隔gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$在光谱上分开。光谱显示了预期的峰在gydF4y2BafGeargydF4y2Ba，gydF4y2BaFPIN.gydF4y2Ba， 和gydF4y2BafMeshgydF4y2Ba．然而，信号中噪声的存在使边带峰值在gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$无法区分。gydF4y2Ba

图绘制(f, 10 * log10 (Spect (: 1)), f, 10 * log10 (Spect (:, 2)),gydF4y2Ba'：'gydF4y2Ba)包含(gydF4y2Ba的频率(赫兹)gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba的功率谱(dB)gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(fGear 0gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba）情节（FPIN，0，gydF4y2Ba“全球之声”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'绿色'gydF4y2Ba)情节(fMesh 0,gydF4y2Ba“bv”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'蓝色的'gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba传奇（gydF4y2Ba“错误”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'f_ {gear}'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{齿轮}”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{网}”gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

放大齿轮啮合频率附近。创建一个网格的齿轮和小齿轮边带gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$和gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$．gydF4y2Ba

图P1 =绘图（F，10 * log10（SPECT（：，1）））;Xlabel（gydF4y2Ba的频率(赫兹)gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba的功率谱(dB)gydF4y2Baylim([-70 -40])保持gydF4y2Ba在gydF4y2Bap2 =情节(f, 10 * log10 (Spect (:, 2)));谐波= 5;SBandsGear = (fMesh + fGear。*谐波);(X1, Y1) = meshgrid (SBandsGear ylim);SBandsPinion = (fMesh + fPin。*谐波);(X2, Y2) = meshgrid (SBandsPinion ylim);p3 =情节(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba）;p4 = plot（x2，y2，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba）;持有gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba[p1 p2 p3(1) p4(1)]，{gydF4y2Ba“有缺陷的装置”gydF4y2Ba；gydF4y2Ba'健康装备'gydF4y2Ba；gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba；gydF4y2Ba'f_ {sideband，拼琴}'gydF4y2Ba}）gydF4y2Ba

目前尚不清楚峰值是否与齿轮侧带一致gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$．gydF4y2Ba

向输出振动信号应用时间同步平均值gydF4y2Ba

注意，难以将峰值分开在齿轮边带，gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{边带gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$，和小齿轮边带，gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{边带gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$．前一节在分离峰值并确定小齿轮或齿轮是否受到故障影响的困难。时间同步平均平均输出零平均随机噪声和与特定轴的频率无关的任何波形。这使得故障检测过程更容易。gydF4y2Ba

使用的函数gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba为小齿轮和齿轮产生时间同步的波形。gydF4y2Ba

为小齿轮指定时间同步脉冲。计算齿轮10个旋转的时间同步平均值。gydF4y2Ba

tPulseIn = 0:1 / fPin:马克斯(t);tPulseIn taPin = tsa (vFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）;gydF4y2Ba

为齿轮指定时间同步脉冲。计算齿轮10个旋转的时间同步平均值。gydF4y2Ba

TPulseout = 0：1 / FGEAR：MAX（T）;tagear = tsa（vfaultnoisy，fs，tpulseout，gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）;gydF4y2Ba

可视化单次旋转的时间同步信号。在齿轮的时间同步平均信号上，影响更容易看出，齿轮轴的平均值。在具有标记的绘图上指示的撞击的位置具有比相邻齿轮网峰值更高的幅度。gydF4y2Ba

运输安全管理局gydF4y2Ba函数无输出参数绘制时间同步平均信号和时域信号对应于当前图中的每个信号段。gydF4y2Ba

图形子图（2,1,1）TSA（VFaultNoisy，FS，TPulsein，gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）XLIM（[0.5 1.5]）ylim（[ -  2 2]）标题（gydF4y2Ba“TSA小齿轮信号”gydF4y2Ba）子图（2,1,2）TSA（VfaultNoisy，FS，TPulseout，gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）XLIM（[0.5 1.5]）ylim（[ -  2 2]）标题（gydF4y2Ba'TSA信号为齿轮'gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节（1.006,2，gydF4y2Ba“房车”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“MarkerFaceColor”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“红色”gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba

可视化时间同步平均信号的功率谱gydF4y2Ba

计算时间同步平均齿轮信号的功率谱。指定一个频率范围，涵盖15个齿轮边带在任何一方的齿轮啮合频率292.5 Hz。注意这里的峰值gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{齿轮gydF4y2Ba}}$．gydF4y2Ba

图PSPectrum（Tagear，FS，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba，2.2，gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba，[200 400])谐波= -15:15;SBandsGear = (fMesh + fGear。*谐波);(X1, Y1) = meshgrid (SBandsGear ylim);[XM, YM] = meshgrid (fMesh ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(XM, YM,gydF4y2Ba' -  k'gydF4y2Ba(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'齿轮频率'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba标题（gydF4y2Ba'TSA齿轮（输出轴）'gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

可视化相同频率范围内的时间同步平均小齿轮信号的功率谱。这次，绘图网格线在gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$频率的位置。gydF4y2Ba

图pspectrum（tapin，fs，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 5.8,gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba，[200 400]) SBandsPinion = (fMesh+fPin.*谐波);(X2, Y2) = meshgrid (SBandsPinion ylim);[XM, YM] = meshgrid (fMesh ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(XM, YM,gydF4y2Ba“——b”gydF4y2Ba，x2，y2，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba的功率谱gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'齿轮频率'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'f_ {sideband，拼琴}'gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba标题（gydF4y2Ba'TSA小齿轮（输入轴）'gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

注意在。处没有明显的峰gydF4y2Ba ${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{idegydF4y2Ba}\mathrm{bgydF4y2Ba}\mathrm{和gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba\mathrm{小齿轮gydF4y2Ba}}$的阴谋。gydF4y2Ba

原始信号的功率谱包含来自两个不同轴的波形，以及噪声。很难区分边带谐波。然而，观察在时间同步平均档位信号的光谱上的边带位置处的突出峰值。还观察到边带幅度的不均匀性，这是齿轮上局部故障的指示。另一方面，不存在来自时间同步平均小齿轮信号的频谱的边带峰值。这有助于我们得出结论，小齿轮潜在的健康。gydF4y2Ba

通过平均不相关的波形gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba功能有助于通过查看边带谐波来识别故障齿轮。当期望从具有多个轴和齿轮的齿轮箱中提取与单轴对应的振动信号时，该功能特别有用。gydF4y2Ba

在小齿轮中加入一个分布式故障，并将其影响纳入到振动信号中gydF4y2Ba

分布式齿轮故障，如偏心或齿轮不对中[1]，会导致更高级别的边带，狭窄地围绕齿轮啮合频率的整数倍分组。gydF4y2Ba

为了模拟分布式故障，在齿轮啮合频率的两侧引入三个幅值减小的边带分量。gydF4y2Ba

显然=三3;SideBandAmp = [0.02 0.1 0.4 0 0.4 0.1 0.02];gydF4y2Ba％边带幅度gydF4y2BaSideBandFreq = fMesh + sideband *fPin;gydF4y2Ba%边带频率gydF4y2BavSideBands = SideBandAmp * sin(2 *π* SideBandFreq”。* t);gydF4y2Ba

将边带信号加到振动信号中。这就产生了振幅调制。gydF4y2Ba

vPinFaultNoisy = vFaultNoisy + vsideband;gydF4y2Ba

可视化一段受分布式故障影响的齿轮箱的时间历史。gydF4y2Ba

plot(t,vPinFaultNoisy) xlim([0.6 0.85]) xlabel(gydF4y2Ba'时间''gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba） 标题（gydF4y2Ba'边带调制的影响'gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

重新计算小齿轮和齿轮的时间同步平均信号。gydF4y2Ba

tPulseIn taPin = tsa (vPinFaultNoisy fs,gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）;tagear = tsa（vfaultnoisy，fs，tpulseout，gydF4y2Ba“NumRotations”gydF4y2Ba，10）;gydF4y2Ba

可视化时间同步平均信号的功率谱。小齿轮时同步平均信号中的三个边带较为明显，表明了分布故障的存在。然而，时间同步平均齿轮信号的频谱保持不变。gydF4y2Ba

次要情节(2,1,1)pspectrum (taPin fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba, 5.8,gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba400年[200])gydF4y2Ba在gydF4y2Ba绘图（x2，y2，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba'Power Spectrum'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'f_ {sideband，拼琴}'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“位置”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'南'gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba标题(gydF4y2Ba'TSA小齿轮（输入轴）'gydF4y2Ba次要情节(2,1,2)pspectrum (taGear fs,gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba，2.2，gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba400年[200])gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节(X1, Y1,gydF4y2Ba“:r”gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba'Power Spectrum'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“f{边带、齿轮}”gydF4y2Ba） 抓住gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba标题(gydF4y2Ba'TSA齿轮（输出轴）'gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

总之，gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba功能有助于从整体振动信号提取档位和小齿轮贡献。这反过来有助于识别受本地化和分布式故障影响的特定组件。gydF4y2Ba

滚动轴承故障的振动分析gydF4y2Ba

滚动体轴承的局部故障可能发生在外圈、内圈、保持架或滚动体上。每一种故障都以其自身的频率为特征，频率通常由制造商列出或由轴承规格计算。局部故障的冲击会在轴承和响应传感器[2]之间的变速箱结构中产生高频振动。假设齿轮箱中的齿轮是健康的，并且一个支持小齿轮轴的轴承受到内圈局部故障的影响。万博1manbetx在分析中忽略径向载荷的影响。gydF4y2Ba

轴承的节径为12厘米，有8个滚动元件。每个滚动元件的直径为2厘米。接触角gydF4y2Ba $\mathrm{\theta gydF4y2Ba}$是gydF4y2Ba ${\mathrm{15gydF4y2Ba}}^{\circ gydF4y2Ba}$．常常做法在分析轴承振动时将加速度计放置在轴承座上。加速度测量记录gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$，一个位于轴承壳体上的加速度计。gydF4y2Ba

定义轴承的参数。gydF4y2Ba

n = 8;gydF4y2Ba%滚动元件轴承数量gydF4y2Bad = 0.02;gydF4y2Ba滚动元件的％直径gydF4y2Bap = 0.12;gydF4y2Ba轴承节径%gydF4y2BathetaDeg = 15;gydF4y2Ba％接触角度gydF4y2Ba

每当滚动元件在内部竞争中通过本地化故障时，会发生冲击。这种情况发生的速率是球通过频率内部竞争（BPFI）。可以使用BPFI计算gydF4y2Ba

$${\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{BPFI.gydF4y2Ba}}＝gydF4y2Ba\frac{\mathit{ngydF4y2Ba}{\times gydF4y2Ba\mathit{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{别针gydF4y2Ba}}}{\mathrm{2gydF4y2Ba}}（gydF4y2Ba\mathrm{1gydF4y2Ba}+gydF4y2Ba\frac{\mathit{dgydF4y2Ba}}{\mathit{pgydF4y2Ba}}\mathrm{COS.gydF4y2Ba}\mathrm{\theta gydF4y2Ba}）gydF4y2Ba$$．gydF4y2Ba

bpf = n*fPin/2*(1 + d/p* cod (thetaDeg))gydF4y2Ba

BPFI = 104.4889.gydF4y2Ba

模型每个冲击作为一个3千赫正弦窗口Kaiser窗口。该缺陷对轴承造成一系列5毫秒的影响。在凹坑和剥落早期阶段的脉冲覆盖广泛的频率范围，最高可达100 kHz[2]。gydF4y2Ba

fImpact = 3000;tImpact = 0:1 / fs: 5 e-3-1 / fs;xImpact =罪(2 *π* fImpact * tImpact)。*凯撒(长度(tImpact), 40) ';gydF4y2Ba

使冲击周期与梳函数卷积它。自gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$是否更接近轴承，调整冲击的振幅，使其相对于变速箱记录的振动信号突出gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$．gydF4y2Ba

xComb = 0(大小(t));XCOMB（1：圆形（FS / BPFI）：END）= 1;xbper = 0.33 * conv（xcomb，ximpact，gydF4y2Ba'相同的'gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

可视化冲击信号。gydF4y2Ba

xlim([0 0.05]) xlabel(gydF4y2Ba'时间''gydF4y2Ba）ylabel（gydF4y2Ba“加速”gydF4y2Ba） 标题（gydF4y2Ba'由于轴承内部群体的本地故障导致的影响'gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

将周期性轴承故障从健康齿轮箱添加到振动信号。gydF4y2Ba

vNoBFaultNoisy = vNoFault + randn(size(t))/5;vBFaultNoisy = xBper + vNoFault + randn(size(t))/5;gydF4y2Ba

计算信号的频谱。可视化较低频率的频谱。创建一个前十个BPFI谐波的网格。gydF4y2Ba

pspectrum（[vbfaultnoisy'vnobfaultnoisy']，fs，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba，1，gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba，[0 10 * bpfi]）图例（gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba） 标题（gydF4y2Ba轴承振动光谱的gydF4y2Ba） 网格gydF4y2Ba离开gydF4y2BaharmImpact = (0:10) * bpfi;(X, Y) = meshgrid (harmImpact ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba绘图（x / 1000，y，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'BPFI谐波'gydF4y2Ba）XLIM（[0 10 * BPFI] / 1000）保持gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba

在频谱的低端，轴和网格频率及其顺序掩盖了其他特征。健康轴承的频谱和损坏轴承的频谱是无法区分的。这一缺陷凸显了有必要采用一种方法来隔离轴承故障。gydF4y2Ba

BPFI依赖于该比率gydF4y2Ba $\mathit{dgydF4y2Ba}/gydF4y2Ba\mathit{pgydF4y2Ba}$以及接触角的余弦gydF4y2Ba $\mathrm{\theta gydF4y2Ba}$．BPFI的非理性表达意味着轴承撞击不与整数轴旋转同步。的gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba在这种情况下，函数没有用，因为它平均出来的影响。影响不会位于每个平均部分中的相同位置。gydF4y2Ba

功能gydF4y2BaEnvSpectum.gydF4y2Ba（信封频谱）执行幅度解调，并且可用于提取关于高频影响的信息。gydF4y2Ba

计算并绘制包络信号及其频谱。比较有无轴承故障的信号的包络谱。可视化较低频率的频谱。创建一个前十个BPFI谐波的网格。gydF4y2Ba

figure envspectrum([vNoBFaultNoisy' vBFaultNoisy']，fs) xlim([0 10*bpfi]/1000) [X,Y] = meshgrid(harmImpact,ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba绘图（x / 1000，y，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'BPFI谐波'gydF4y2Ba）XLIM（[0 10 * BPFI] / 1000）保持gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba

可以观察到，由于信号受到噪声污染，BPFI峰值在包络谱中并不突出。回想一下,表演gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba平均噪声对轴承故障分析是无用的，因为它也平均了冲击信号。gydF4y2Ba

的gydF4y2BaEnvSpectum.gydF4y2Ba功能提供内置过滤器，可用于消除兴趣乐队之外的噪声。使用3.125 kHz和4.167 kHz宽的订单200的带通滤波器。gydF4y2Ba

Fc = 3125;BW = 4167;envspectrum ([vNoBFaultNoisy ' vBFaultNoisy '], fs,gydF4y2Ba“方法”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'希尔伯特'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“FilterOrder”gydF4y2Ba, 200,gydF4y2Ba'乐队'gydF4y2Ba，[FC-BW / 2 FC + BW / 2]）ALMIMPACT =（0:10）* BPFI;(X, Y) = meshgrid (harmImpact ylim);持有gydF4y2Ba在gydF4y2Ba绘图（x / 1000，y，gydF4y2Ba'：K'gydF4y2Ba） 传奇（gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'BPFI谐波'gydF4y2Ba）XLIM（[0 10 * BPFI] / 1000）保持gydF4y2Ba离开gydF4y2Ba

信封频谱有效地将通带内容带入基带，因此显示了在低于1kHz以下BPFI谐波处的突出峰的存在。这有助于得出结论，轴承的内部竞争可能受损。gydF4y2Ba

在这种情况下，故障轴承的频谱清楚地显示了由冲击频率调制的BPFI谐波。可视化光谱中的这种现象，接近3 kHz的冲击频率。gydF4y2Ba

图pspectrum（[vbfaultnoisy'vnobfaultnoisy']，fs，gydF4y2Ba“FrequencyResolution”gydF4y2Ba，1，gydF4y2Ba'surformlimits'gydF4y2Ba(bpfi * [10] -10 + fImpact))传说(gydF4y2Ba“受损”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba'健康'gydF4y2Ba） 标题（gydF4y2Ba轴承振动光谱的gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

观察峰与峰之间的频率分离等于BPFI。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

这个例子使用时间同步平均分离振动信号与小齿轮和齿轮。此外,gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba也减弱随机噪音。在波动速度（和负载[2]）的情况下，订单跟踪可以用作前体gydF4y2BaTSA.gydF4y2Ba根据轴的旋转角度对信号进行重新采样。在实验条件下，时间同步平均也被用来衰减轴转速的微小变化的影响。gydF4y2Ba

宽带频率分析可以作为[3]轴承故障分析的一个很好的起点。然而，当轴承冲击频率附近的频谱包含其他成分的贡献时，如齿轮箱中齿轮啮合频率的高次谐波，它的用处是有限的。在这种情况下，包络分析是有用的。功能gydF4y2BaEnvSpectum.gydF4y2Ba可用于提取包络信号和用于故障轴承的光谱，作为轴承磨损和损坏的指示灯。gydF4y2Ba

参考文献gydF4y2Ba