李宏亮，黄　民，高　宏，马　超

(北京信息科技大学 机电工程学院，北京　100192)



基于声信号的滚动轴承故障诊断*

李宏亮，黄民，高宏，马超

(北京信息科技大学 机电工程学院，北京100192)

对现有振动传感器存在安装困难等问题，提出了基于声信号的滚动轴承故障诊断方法；利用声学传感器，采用非接触方式采集故障轴承声信号；通过Matlab设计线性相位FIR滤波器，得到所需频带的冲击响应序列；通过Hilbert变换，得到被故障源调制信号的包络信号；通过对包络信号进行频谱分析，确定滚动轴承的故障类型。利用该方法对实验台故障轴承进行诊断，得到了准确的诊断结果，验证了方法的可行性与有效性。

滚动轴承；故障诊断；FIR滤波器；Hilbert变换

0　引言

对于滚动轴承的故障诊断，最关键、最困难的问题之一是如何对滚动轴承的故障特征频率进行正确的提取，它直接关系到滚动轴承故障诊断的准确性和预报的可靠性。为了解决这一问题，国内外学者主要通过采集滚动轴承运行过程中的振动信号、声发射信号，运用信号分析与处理的理论和技术手段来获取更多信息。目前，应用在滚针轴承故障诊断中信号分析与处理的数学方法有基于傅里叶变换频谱分析方法、小波变换和EMD等分析方法[1-3]。其中，Hilbert解调技术作为重要的包络分析方法也被广泛应用[4-8]。然而，振动信号、声发射信号的采集都为接触式。在实际应用中，有些设备并不能为传感器安装提供合适的安装场合，如处于高温、高腐蚀、高湿度等较恶劣环境下设备；……