切絲機軸承時頻特性診斷方法研究

李準(zhǔn)峰，范磊，趙旭東，徐曉光

切絲機軸承時頻特性診斷方法研究

李準(zhǔn)峰，范磊，趙旭東，徐曉光

（河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司許昌卷煙廠，河南 許昌 461000）

為解決切出的煙絲粗細不均、流量不穩(wěn)定、空穴跑片等問題。針對切絲機在高速旋轉(zhuǎn)的工作狀態(tài)下，刀輥主軸及各傳動部件的軸承更易出現(xiàn)磨損和故障的現(xiàn)象提出解決方案。通過構(gòu)建實驗平臺分別采集正常軸承、內(nèi)圈故障軸承、滾子故障軸承和外圈故障軸承的振動信號，在計算有效值、峰值、絕對均值、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)6個參數(shù)的基礎(chǔ)上，提出切絲機軸承故障程度計算新方法。研究表明，當(dāng)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min和1 797 r/min時，時域故障程度、頻域故障程度和時頻域故障程度3種分析類型的結(jié)果保持了高度一致性，即內(nèi)圈故障程度均大于外圈故障程度，滾子故障程度最小。該方法表明時頻特征分析綜合了時域特征分析和頻域特征分析的優(yōu)點，能有效提高切絲機故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，并為其他旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷提供參考。

切絲機；滾動軸承；時域；頻域

切絲機是煙草加工的關(guān)鍵裝備，是保證煙絲質(zhì)量及工作效率的必要條件，其作用是將處理后的煙葉或煙梗進行切削，使之成為合格的葉絲和梗絲。切絲機是一種自動化集成程度較高的精密機械設(shè)備，包括物料前處理系統(tǒng)、物料輸送系統(tǒng)和刀輥等關(guān)鍵部件，具有制造成本高，維保困難的特點，這是維保過程的主要技術(shù)難題和安全隱患，其中刀輥安裝難以精確定位，易出現(xiàn)軸向竄動，引起設(shè)備整體振動是最主要的問題，這會導(dǎo)致切出的煙絲粗細不均、流量不穩(wěn)定、空穴跑片等后果。究其原因是刀輥體積、質(zhì)量大，人工搬運困難，安裝精度難以保證，尤其是在高速旋轉(zhuǎn)的工作狀態(tài)下，刀輥主軸、軸承及各傳動部件更易出現(xiàn)磨損和故障。軸承一旦發(fā)生故障，會產(chǎn)生鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，導(dǎo)致整條生產(chǎn)線停止工作，帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失，甚至威脅工作人員的生命安全，因此，合理運用故障診斷技術(shù)，及時監(jiān)測軸承早期振動信號，盡早發(fā)現(xiàn)故障信息，有助于避免煙草機械設(shè)備故障的發(fā)生，保證切絲機的安全平穩(wěn)運行[1-4]。

軸承故障診斷技術(shù)[5]是一種通過傳感器對被監(jiān)測軸承進行信號采集，提取信號的特征參數(shù)，并以此為依據(jù)進行軸承故障檢測的技術(shù)。趙春元等[6]利用塑料光纖傳感器采集了煙草機械軸承的狀態(tài)信號，研究了振動信號的時域特征與頻域特征。申中杰等[7]為解決有限狀態(tài)數(shù)據(jù)下滾動軸承剩余壽命難以估算的問題，提出一種基于相對特征和多變量支持向量機的剩余壽命預(yù)測的新方法。結(jié)果表明該方法可在小樣本條件下利用盡可能多的有效信息獲得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，具有較強的工程使用價值和通用性。雷亞國等[8]為了克服在無先驗知識的情況下，人為選擇時域無量綱指標(biāo)作為故障敏感特征的盲目性，提出了一種基于特征評估和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械故障診斷模型，這種集成了小波包、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸狻⑻卣髟u估方法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械故障診斷模型能夠精細地獲取故障信息，從大量的故障特征中篩選出敏感特征，具有很強的魯棒性。Zhang等[9]針對礦井提升機實際運行環(huán)境復(fù)雜、故障頻繁等問題，提出了一種基于卷積自編碼器（CAAE）的故障診斷方法，提高了礦井提升機在強噪聲下的診斷穩(wěn)定性。趙媛媛等[10]提出了一種基于數(shù)據(jù)增強的滾動軸承智能診斷方法，并將其應(yīng)用于包裝機械設(shè)備軸承的故障診斷中，發(fā)現(xiàn)該方法與不使用數(shù)據(jù)增強方法相比，診斷準(zhǔn)確率取得了較大的提高，能夠準(zhǔn)確地識別各類軸承故障。Chen等[11]利用經(jīng)驗小波變換（EWT）將采集到的發(fā)電機軸承振動信號在正交基下分解為單分量，提取了固有調(diào)制信息，降低了由于強噪聲導(dǎo)致的內(nèi)部模態(tài)識別的不準(zhǔn)確性。Li等[12]提出了一種改進的多尺度加權(quán)彌散熵（IMWDE）方法，通過為向量賦予權(quán)重系數(shù)、權(quán)重概率，以及細化熵值等方法，增強了列車軸承故障診斷結(jié)果的可靠性。黃文超等[13]提出一種GA–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能量比和時域特征相結(jié)合的特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對滾動軸承不同工況下的故障進行識別。研究表明：該模型較傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的收斂精度、收斂速度和識別率。上述研究主要是利用各種算法對軸承的故障類型進行識別，并未涉及故障程度的相關(guān)計算。另外，時域特征或頻域特征雖是軸承故障診斷的依據(jù)，但不足以保證故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，需進一步將時域特征和頻域特征相結(jié)合進行故障診斷研究。

綜上，針對切絲機在高速旋轉(zhuǎn)的工作狀態(tài)下，刀輥主軸及各傳動部件的軸承更易出現(xiàn)磨損和故障[14]，導(dǎo)致切出的煙絲粗細不均、流量不穩(wěn)定、空穴跑片等問題，通過構(gòu)建實驗平臺，采集不同運行狀態(tài)下軸承振動信號，在計算時域特征參數(shù)與頻域特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，得到時域故障程度、頻域故障程度和時頻域故障程度，進而實現(xiàn)切絲機軸承的故障程度計算。

1 切絲機常見故障及診斷實驗

此次實驗對象為我單位的切絲機，其運動的關(guān)鍵部件見圖1，其排鏈機構(gòu)、刀輥內(nèi)部機構(gòu)見圖2和圖3，所用軸承為圓錐滾子軸承，其型號為32007，在生產(chǎn)過程中，其最主要的失效形式見圖4。

通過對軸承失效的原因進行分析，并從理論和實驗上進行壽命特征預(yù)測和故障原因診斷，具體實驗中的有關(guān)參數(shù)見表1。軸承的損傷是用電火花加工的單點損傷，損傷直徑為0.177 8 mm，損傷點布置于軸承的12點鐘方向。軸承旋轉(zhuǎn)速度分別為1 772 r/min和1 797 r/min，分別采集正常軸承（ZCGB）、內(nèi)圈故障軸承（NQGB）、滾子故障軸承（GZGB）和外圈故障軸承（WQGB）4種類型軸承的振動信號。

圖1 切絲機

圖2 切絲機排鏈結(jié)構(gòu)

圖3 刀輥內(nèi)部結(jié)構(gòu)

圖4 銹蝕圓錐滾子軸承

軸承故障程度計算的基本思想就是通過傳感器（位移傳感器、速度傳感器或加速度傳感器）采集被測部位的振動信號，通過對信號進行降噪處理和FFT變換[15]，提取信號的有效值、絕對均值、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)等時域特征參數(shù)和實際故障頻率、理論故障頻率等頻域特征參數(shù)，并以此計算時域、頻域的故障程度，最后綜合兩者的相關(guān)數(shù)據(jù)得出軸承的故障程度。軸承故障程度技術(shù)路線圖見圖5。

表1 圓錐滾子軸承32007基本參數(shù)

Tab.1 Basic parameters of tapered roller bearing 32007

圖5 軸承故障程度技術(shù)路線

實驗平臺構(gòu)建圖見圖6。該振動測試系統(tǒng)包括壓電式加速度傳感器、DLF系列電荷放大濾波器、INV306U智能信號采集處理分析儀、適配器以及DASP分析軟件。文中基于振動信號進行分析，著重對振動信號的測取進行說明。

壓電式傳感器測取振動加速度信號，放大濾波器對信號進行適當(dāng)?shù)姆糯?，并進行濾波；放大濾波器連接加速度傳感器，信號采集分析儀與放大濾波器連接，將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號接入電腦。DASP軟件是東方所開發(fā)的應(yīng)用于Windows2000/XP平臺上的大型動態(tài)設(shè)備，能完成對單蹤、雙蹤和多蹤信號的采樣、示波、實時頻譜分析、利薩如圖分析等。軸承試驗臺、振動測試分析儀器和相應(yīng)的軟件共同構(gòu)成了滾動軸承振動信號測試系統(tǒng)。

圖6 實驗平臺構(gòu)建圖

2 結(jié)果與分析

分別采集在轉(zhuǎn)速為1 772 r/min和1 797 r/min下的ZCGB 、NQGB、GZGB和WQGB的振動信號，并分別對其進行時域、頻域特征分析。由于篇幅原因，文中僅摘取了在轉(zhuǎn)速為1 797 r/min下的軸承振動信號的時域、頻域特征分析結(jié)果，其他數(shù)據(jù)不再一一列舉。

2.1 時域特征分析

不同運行狀態(tài)下的軸承振動信號見圖7。由圖7可以看出，正常軸承和故障軸承的振動信號在時域范圍內(nèi)均表現(xiàn)出一定的周期性，這主要是由于滾動軸承做周期性旋轉(zhuǎn)運動，因此故障信號也呈現(xiàn)出周期性，但不同故障的振幅不同。正常軸承振動信號的振幅為?0.2～0.2 mm，周期約為0.04 s，具有明顯的包絡(luò)特征。NQGB振動信號的振幅為?1～1 mm，周期脈沖明顯，其周期約為0.02 s。GZGB振動信號的振幅為?0.5～0.5 mm，整體信號規(guī)律性不強。WQGB振動信號的振幅為?1.5～1.5 mm，產(chǎn)生的周期脈沖不明顯，周期約為0.03 s，因此，內(nèi)圈故障和外圈故障對軸承的沖擊較大，振動幅值相對于滾子故障更高。不同運行狀態(tài)下的軸承振動信號的波形雖有不同，但不足以作為軸承故障診斷的依據(jù)，需進一步提取軸承振動信號的特征成分。

用于軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的特征參數(shù)很多，而且每個特征參數(shù)對軸承健康狀態(tài)的規(guī)律性、敏感性和聚類性各不相同[16]。為了更加全面地描述軸承的振動狀態(tài)，同時能夠兼顧敏感性和穩(wěn)定性，文中選取了6個時域特征參數(shù)，3個有量綱特征參數(shù)（有效值、峰值和絕對均值），3個無量綱特征參數(shù)（脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)和峭度指標(biāo)）[17]。6個特征參數(shù)的定義表達式見表2。

圖7 軸承原始振動信號

表2 時域特征參數(shù)

Tab.2 Time-domain characteristic parameter

由表2中特征參數(shù)的定義表達式可以計算得到軸承不同運行狀態(tài)下的時域特征參數(shù)，具體數(shù)據(jù)見表3。

由表3可得，峭度指標(biāo)在不同軸承振動信號中的差異顯著，其中ZCGB達到最大為9.34×104，NQGB最小為747.05。峰值在不同類型信號中的差別明顯，WQGB與NQGB的峰值較大，ZCGB與GZGB的峰

值較小。有效值在4種軸承信號中差別比較明顯，其中ZCGB最小為0.07，WQGB與NQGB的有效值相差不大，且均大于GZGB的有效值。峰值指標(biāo)和脈沖指標(biāo)適合于區(qū)分NQGB和WQGB的振動信號，但對于ZCGB和GZGB的識別能力不強。峭度指標(biāo)在4種軸承信號中差異顯著，適合于區(qū)分不同運行狀態(tài)下的軸承信號。

設(shè)有效值、峰值、絕對均值在與相同檢測條件下的起始振動數(shù)據(jù)的變化梯度算子分別用rms、p、av表示，計算見式（1）。

表3 不同運行狀態(tài)下的時域特征參數(shù)

Tab.3 Time-domain characteristic parameters under different operating states

通過式（1）可以計算得到有效值、峰值和絕對均值的變化梯度算子，利用表4中的特征參數(shù)故障程度表達式可以得出不同運行狀態(tài)下各時域特征參數(shù)的故障程度，見表5。

由表5可以看出，同一運行狀態(tài)下，不同特征參數(shù)故障程度不同，同一特征參數(shù)不同運行狀態(tài)下故障程度不同。另外，峭度指標(biāo)的故障程度遠大于其他時域特征參數(shù)的故障程度，且差異明顯，NQGB的峭度指標(biāo)最大，為125.06，GZGB的峭度指標(biāo)最小，為99.28。絕對均值和峰值指標(biāo)的故障程度相差較小。綜上所述，不同運行狀態(tài)下各時域特征參數(shù)的故障程度不同，且差異顯著。

2.2 頻域特征分析

通過對采集到的不同運行狀態(tài)下軸承的振動信號進行FFT變換，可以得到振動信號的幅值譜。見圖8。

表4 時域特征參數(shù)的故障程度

Tab.4 Fault degree of time-domain characteristic parameters

表5 不同運行狀態(tài)下時域特征參數(shù)的故障程度

Tab.5 Fault degree of time-domain characteristic parameters under different operating states

圖8 軸承振動信號幅值譜

從圖8可以看出，ZCGB信號的特征頻率為1 006 Hz，幅值為0.053 mm，且整體諧波分量較少。NQGB信號的特征頻率主要有1 335、2 779和3 577 Hz,，對應(yīng)幅值分別為0.056、0.067和0.073，且該信號在4 000 Hz范圍內(nèi)的諧波分量分布整體較為均勻。GZGB信號的特征頻率有1 332 Hz和3 263 Hz，幅值均超過了0.017 mm，且其諧波分量主要分布在100～1 100 Hz和2 000～4 000 Hz。WQGB信號的特征頻率為3 309 Hz，幅值大小約為0.044 mm，諧波分量分布主要集中在2 200～4 100 Hz。

傳統(tǒng)的故障程度計算一般僅僅利用有效值、峰值、絕對均值等單一時域特征參數(shù)進行計算，其結(jié)果準(zhǔn)確度往往較低，因此，為了使軸承故障程度的計算更加科學(xué)，一方面需要將多種時域特征參數(shù)引入計算中，另一方面需要綜合時域、頻域的特性進行時頻分析[18]。

綜合各時域特征參數(shù)的故障程度，定義軸承的時域故障程度為t，其表達式為：

通過式（3）可以得出軸承時域故障程度，利用式（4）可以得出軸承頻域故障程度。綜合時域故障程度和頻域故障程度，定義軸承時頻域故障程度為tf，其表達式為：

綜合式（3）—（5）可以計算得出不同運行狀態(tài)下的軸承故障程度，結(jié)果見表6。

表6 不同運行狀態(tài)下的軸承故障程度

Tab.6 Bearing fault degree under different operating states

由表6可得，在不同轉(zhuǎn)速，不同軸承故障程度的條件下，轉(zhuǎn)速越大，軸承故障程度越大。同一轉(zhuǎn)速，不同運行狀態(tài)，軸承故障程度不同，且時域故障程度較大，頻域故障程度較小。對時域故障程度、頻域故障程度和時頻域故障程度分析可得，當(dāng)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min和1 797 r/min時，內(nèi)圈故障程度均大于外圈故障程度，且滾子故障程度最小，即軸承內(nèi)圈發(fā)生故障的概率最大，外圈次之，滾子最小。3種分析類型的結(jié)果保持了高度一致性，且與實際情況較為符合。另外，時頻特征分析綜合了時域特征分析和頻域特征分析的優(yōu)點，與單一的時域特征分析或頻域特征分析相比，其結(jié)果的精度和準(zhǔn)確性往往較高。

3 結(jié)語

1）提出了一種時域故障程度、頻域故障程度、頻率貼近度和時頻域故障程度計算的新方法。

2）對時域特征分析可得，同一運行狀態(tài)下，不同特征參數(shù)故障程度不同，同一特征參數(shù)不同運行狀態(tài)下故障程度不同。另外，峭度指標(biāo)的故障程度遠大于其他時域特征參數(shù)的故障程度，且差異明顯，內(nèi)圈故障最大為125.06，滾子故障最小為99.28。絕對均值和峰值指標(biāo)的故障程度相差較小。

3）對頻域特征分析可得，不同運行狀態(tài)下，軸承故障程度不同。正常狀態(tài)軸承信號整體諧波分量較少，內(nèi)圈故障軸承信號的諧波分量分布整體較為均勻，滾子故障軸承信號的諧波分量分布于2個不同的頻率范圍內(nèi)。

4）對時域故障程度、頻域故障程度和時頻域故障程度分析可得，當(dāng)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min和1 797 r/min時，內(nèi)圈故障程度均大于外圈故障程度，滾子故障程度最小，3種分析類型的結(jié)果保持了高度一致性，且與實際情況較為符合。時頻特征分析綜合了時域特征分析和頻域特征分析的優(yōu)點，其結(jié)果的精度和準(zhǔn)確性往往較高。

該方法同樣也可以應(yīng)用到其他旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的故障程度計算中，并可以有效提升設(shè)備故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，對機械設(shè)備的正常維保具有借鑒價值和工程意義。

[1] 王欣, 盧俊, 徐智, 等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的煙草機械塑料齒輪早期故障監(jiān)測與優(yōu)化[J]. 塑料科技, 2021, 49(2): 91-94.

WANG Xin, LU Jun, XU Zhi, et al. Early Fault Monitoring and Optimization of Plastic Gears of Tobacco Machinery Based on BP Neural Network Algorithm[J]. Plastics Science and Technology, 2021, 49(2): 91-94.

[2] 肖茂華, 張亨通, 周爽, 等. 農(nóng)業(yè)機械故障診斷技術(shù)研究進展與趨勢[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2020, 43(6): 979-987.

XIAO Mao-hua, ZHANG Heng-tong, ZHOU Shuang, et al. Research Progress and Trend of Agricultural Machinery Fault Diagnosis Technology[J]. Journal of Nanjing Agricultural University, 2020, 43(6): 979-987.

[3] 劉棟, 劉子凌, 張亞玲, 等. 立式蝸殼泵軸承-轉(zhuǎn)子系統(tǒng)瞬態(tài)動力學(xué)響應(yīng)研究[J]. 流體機械, 2021, 49(11): 41-47.

LIU Dong, LIU Zi-ling, ZHANG Ya-ling, et al. Study on Transient Dynamic Response of Bearing-Rotor System of Vertical Volute Pump[J]. Fluid Machinery, 2021, 49(11): 41-47.

[4] 張志文, 謝林, 趙光錫, 等. SQ315切絲機刀輥測速編碼器位置的改進[J]. 煙草科技, 2011, 44(2): 21-22.

ZHANG Zhi-wen, XIE Lin, ZHAO Guang-xi, et al. Relocation of Speed Encoder for Knife Drum in SQ315 Tobacco Cutter[J]. Tobacco Science ＆ Technology, 2011, 44(2): 21-22.

[5] GAO S, PEI Z, ZHANG Y, et al. Bearing Fault Diagnosis Based on Adaptive Convolutional Neural Network with Nesterov Momentum[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(7): 9268-9276.

[6] 趙春元, 張曉峰, 廖偉, 等. 塑料光纖傳感器在煙草機械故障診斷的應(yīng)用研究[J]. 塑料科技, 2021, 49(2): 99-101.

ZHAO Chun-yuan, ZHANG Xiao-feng, LIAO Wei, et al. Application Research of Plastic Optical Fiber Sensor in Fault Diagnosis of Tobacco Machinery[J]. Plastics Science and Technology, 2021, 49(2): 99-101.

[7] 申中杰, 陳雪峰, 何正嘉, 等. 基于相對特征和多變量支持向量機的滾動軸承剩余壽命預(yù)測[J]. 機械工程學(xué)報, 2013, 49(2): 183-189.

SHEN Zhong-jie, CHEN Xue-feng, HE Zheng-jia, et al. Remaining Life Predictions of Rolling Bearing Based on Relative Features and Multivariable Support Vector Machine[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2013, 49(2): 183-189.

[8] 雷亞國, 何正嘉, 訾艷陽, 等. 基于特征評估和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械故障診斷模型[J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報, 2006, 40(5): 558-562.

LEI Ya-guo, HE Zheng-jia, ZI Yan-yang, et al. Mechanical Fault Diagnosis Model Based on Feature Evaluation and Neural Networks[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2006, 40(5): 558-562.

[9] ZHANG J, YANG K, JIANG Y, et al. A Method for Bearing Fault Diagnosis of Mine Hoist Using Convolutional Attention Autoencoder[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 150(12): 107233.

[10] 趙媛媛, 任朝暉. 基于數(shù)據(jù)增強的滾動軸承智能故障診斷方法[J]. 包裝工程, 2021, 42(11): 191-197.

ZHAO Yuan-yuan, REN Zhao-hui. Intelligent Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Data Enhancement[J]. Packaging Engineering, 2021, 42(11): 191-197.

[11] CHEN J, PAN J, LI Z, et al. Generator Bearing Fault Diagnosis for Wind Turbine via Empirical Wavelet Transform Using Measured Vibration Signals[J]. Renewable Energy, 2016, 89: 80-92.

[12] LI Y, SONG H, MIAO B, et al. Improved Multiscale Weighted-Dispersion Entropy and Its Application in Fault Diagnosis of Train Bearing[J]. Measurement Science and Technology, 2021, 32(7): 075002.

[13] 黃文超, 王林軍, 劉晉瑋, 等. 基于多特征融合與GA–BP模型的滾動軸承故障識別[J]. 機床與液壓, 2021, 49(6): 170-173.

HUANG Wen-chao, WANG Lin-jun, LIU Jin-wei, et al. Rolling Bearings Fault Recognition Based on Multi Feature Fusion and GA-BP Model[J]. Machine Tool ＆ Hydraulics, 2021, 49(6): 170-173.

[14] WANG Peng, LI Di, ZHANG Ning-chao. Research on Early Warning of Rolling Bearing Wear Failure Based on Empirical Mode Decomposition[J]. International Journal of Materials and Product Technology, 2021, 63(1/2): 72-85.

[15] XIANG Chuan, REN Ze-jun, SHI Peng-fei, et al. Data-Driven Fault Diagnosis for Rolling Bearing Based on DIT-FFT and XGBoost[J]. Complexity, 2021(1), 2021: 1-13.

[16] 程曉涵, 汪愛明, 花如祥, 等. 24種特征指標(biāo)對軸承狀態(tài)識別的性能研究[J]. 振動測試與診斷, 2016, 36(2): 351-358.

CHENG Xiao-han, WANG Ai-ming, HUA Ru-xiang, et al. Studying on Property of 24 Characteristic Indexes to Bearing State Recognition[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2016, 36(2): 351-358.

[17] 喬志城, 劉永強, 廖英英. 基于Teager能量算子的改進MOMEDA方法在鐵路輪對軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 軸承, 2020(4): 43-50.

QIAO Zhi-cheng, LIU Yong-qiang, LIAO Ying-ying. Application of Improved MOMEDA Method Based on Teager Energy Operator in Fault Diagnosis for Railway Wheel Set Bearings[J]. Bearing, 2020(4): 43-50.

[18] CHEN Z, CEN J, XIONG J. Rolling Bearing Fault Diagnosis Using Time-Frequency Analysis and Deep Transfer Convolutional Neural Network[J]. IEEE Access, 2020, 8: 150248-150261.

Diagnosis Method for Time-frequency Characteristic of Bearing of Tobacco Cutter

LI Zhun-feng, FAN Lei, ZHAO Xu-dong, XU Xiao-guang

(Xuchang Cigarette Factory of China Tobacco Henan Industrial Co., Ltd., Henan Xuchang 461000, China)

The work aims to propose a solution aiming at the condition of main shaft of cutter roller and bearings of driving parts being easy to wear and break down under high-speed rotation of tobacco cutter, so as to solve the problems such as uneven tobacco thickness, unstable flow rate, cavity, missed tobacco, etc. The vibration signals of normal bearing, bearing with faulted inner ring, bearing with faulted roller and bearing with faulted outer ring were collected respectively through the construction of experimental platform. Based on the calculation of six parameters including RMS, peak value, absolute mean value, pulse index, peak value index and kurtosis index, a new method for calculating the fault degree of the tobacco cutter bearing was proposed. When the speed was 1 772 r/min and 1 797 r/min, the analysis results of time-domain fault degree, frequency-domain fault degree and time-frequency domain fault degree were highly consistent, indicating that the fault degree of inner ring was higher than that of outer ring, and the fault degree of roller was the least. The method shows that the time-frequency characteristic analysis combines the advantages of time-domain characteristic analysis and frequency-domain characteristic analysis, which can effectively improve the efficiency and accuracy of fault diagnosis of tobacco cutter and provide reference value for other rotating mechanical fault diagnosis.

tobacco cutter; rolling bearing; time domain; frequency domain

TB486

A

1001-3563(2022)15-0322-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.15.038

2021–11–03

河南省科技攻關(guān)項目（202102210087）

李準(zhǔn)峰（1976—），男，本科，工程師，主要研究方向為煙草智能工廠建設(shè)方面。

徐曉光（1978—），男，碩士，高級工程師，主要研究方向為煙草智能工廠建設(shè)等。

責(zé)任編輯：曾鈺嬋