基于matlab的滚动轴承故障诊断系统设计
摘要
本文深入探讨了滚动轴承故障的背景及其重要性，在研究中主要通过MATLAB技术和小波变换方法对旋转机械中的轴承故障进行分析与诊断。滚动轴承作为旋转机械的关键部件，在其性能上直接影响机械设备的整体可靠性与安全性。随着机械设备向着高度自动化和精密化方向发展，在提高轴承性能方面的要求日益提高，早期故障诊断的重要性愈发凸显。本文首先系统阐述了滚动轴承的基本结构及常见故障类型，并详细探讨了如何利用MATLAB实现小波变换技术以实现信号的时频特性分析。最后进行了多组实验数据的仿真分析，并对实际运行中的轴承进行健康状态监测与故障预警测试。系统设计采用图形界面界面，并集成友好的人机交互功能，在线数据处理与存储能力显著提升。通过该系统的开发应用，在提高设备维护效率的同时实现了对滚动轴承健康状态的有效监控与异常情况下的快速响应能力
关键词：滚动轴承，故障诊断，MATLAB，小波变换，时频分析，旋转机械
1.滚动轴承故障的研究背景和意义
1.1 研究背景
旋转机械在航天、铁路、石化等多个领域被广泛称为关键设备，在涉及国计民生的重要工程领域发挥着重要作用。随着现代科技水平的提升,传统机械设备逐步向高度自动化,大型化以及高度精密的方向发展,显示出复杂化的趋势.为了适应科技的进步,机械设备的整体设计技术不断追求顶尖水平,这对研发技术以及制造与维护标准提出了更高的要求.此外,旋转机械通常会在重载和冲击等恶劣工况下运行.一旦设备运行中出现某一部分故障,就可能对生产造成不良影响甚至导致设备损坏或人员伤亡.作为机械设备的重要组成部分之一,旋转机械严重削弱了设备系统的稳定性能.因此深入研究其故障诊断机制已成为推动机械智能自动化发展的关键需求[1].
1.2 意义
滚动轴承作为旋转机械的关键部件之一，在润滑方面具有便利性，并在结构安装上较为简单。由于其工作特性使其多次承受应力作用的同时容易遭受外界环境的侵蚀。多种因素长期综合作用导致多种问题出现如运转不平稳或振动加剧等情况最终造成设备损坏[2]。根据统计数据表明滚动轴承故障约占40%而小型机械中因轴承故障引发的问题占总故障案例约90%此外还有约30%的故障源于轴系失效现象因此准确诊断这些异常情况对设备的安全性和可靠性至关重要
2 滚动轴承故障诊断理论基础
2.1 故障类型
滚动轴承在实际运行中存在潜在风险。因长时间运转或环境等条件的影响,滚动轴承的元件可能产生故障,从而导致轴承失效,不仅会损坏机械设备,还会引发其他问题。常见类型包括疲劳损伤、腐蚀现象、塑性变形破裂以及断裂等。
（1）磨损
若滚动轴承维护得不够到位，在使用不当的情况下或者有外部异物侵入到滚动轴承内部时，则该滚动轴承会因为工作表面持续磨损而导致运转失效。最终会导致滚动轴承出现擦伤现象、造成设备部件损伤以及碎屑污染等问题，并可能引发尺寸精度受到影响以及其他相关技术参数的下降。此时该滚动轴可能会出现磕碰造成的伤害、划痕以及严重的机械损伤等情况，并将导致异常振动信号的产生
（2）疲劳
轴承内部滚动体与内外圈滚道之间的相对滚动关系会对接触面产生载荷作用。当外载荷发生变化时可能会导致局部应力集中从而引发内部裂纹的产生。这些裂纹会在接触面逐步发展直至表面时会使表层出现剥落现象这种损伤会逐渐加深最终会导致严重的疲劳剥落现象发生。特别是在高速运行状态下各种异常振动都会直接引发生态疲劳剥落的现象
（3）腐蚀
轴心部件的腐蚀现象既与材料性能有关又受周围环境的影响，在正常情况下当金属处处于较高的自由能状态时会逐渐向较低自由能状态转变这通常会导致电化学侵蚀和化学侵蚀现象的发生除了这些情况外因加工工艺不当产生的内部残留物质以及运行环境中湿度与温度的变化都会引发局部区域出现明显的腐蚀现象此时轴心部件运行的过程中可能会因存在杂质或其他异物而导致局部位置出现非周期性的振动脉冲
（4）塑性变形
由于轴系安装不当会导致轴颈部位受到外力与温度变化的影响作用，在工作过程中会产生冲击载荷以及热变所引起的附加载荷作用于滚动 bearings上；这将引起滚动 bearings发生局部或整体的塑性变形；最终会引起滚动 bearings保持架弯曲、表面划痕以及凹陷等形变现象
（5）破裂或断裂
断裂的主要原因归因于轴承过载导致受力集中或内部存在潜在缺陷两种情况。当外加载荷超过零件材料强度极限时，则会导致轴 bearings发生过度疲劳断裂现象；此外，在轴 bearings内部若出现微小裂纹、气泡或其他隐性缺陷，在常规工况下也会引发隐性部位断裂的问题
2.2 振动机理分析
滚动轴承的主要组成部分包括内圈、外圈、滚动体以及保持架四个基本组成部分。尽管从外观上看结构上看似简单,但从工程学的角度来看分析其振动状况确实是一项较为复杂的工作。其振动现象可归纳为两类:一部分是由内部因素,如轴承制造工艺参数偏差或安装精度不足等因素所导致;另一部分则可能受到系统中其他零件产生的振动激励或外部环境因素的影响
3.基于小波变换分析轴承故障
1. 3.1小波变换简介
小波变换是一种多学科交叉应用型数学工具，在时频联合域内进行全面的特征提取能力尤为突出；尤其适用于那些其统计特性（如均值、方差等）随时间显著变化的非平稳信号；相较于传统傅里叶分析方法，在时间和频率维度上采用了局部位置技术实现信息的有效分离与重建；这种基于尺度分解的小波基函数展开方法能够提供更为精细的时间-频率定位分辨率[7]
小波变换主要有两种类型：
连续小波变换（CWT）：基于将输入信号与一系列经过不同尺度和平移操作后的母小波函数进行卷积运算这一过程来实现。该方法具有高度灵活性特点能够精确识别信号中的特定特征然而计算复杂度较高相应的数据量也随之显著增加。
- 离散小波变换（DWT）：基于一组离散的小波系数对信号进行分析与重构。该方法具有更高的效率，并且适用于实时信号处理以及处理大规模的数据。一般采用多分辨率分析技术来获取各个层次的信息。通过逐层分解信号来获取各个层次的细节信息以及逼近结果。
小波变换不仅能够提供时域信息还能够给出频域信息并且专为处理那些具有突变点或异常波动特征的非稳定信号设计还具备多分辨率分析的能力不仅能够捕捉到常规方法难以识别的关键特征还能精确解析出隐藏在数据背后的细微模式综合而言小波变换是一个极具优势且灵活运用的强大工具在复杂及非平稳的情形下表现尤为突出它不仅提升了传统方法难以企及的数据处理效率更能显著提高数据解析的精度
1. 3.2 Matlab实现小波变换分析轴承故障
在Matlab环境中进行小波变换实现涉及的主要内容包括以下几点：首先需要导入待处理的数据；随后进入信号的预处理阶段；接着执行小波变换算法；然后进行特征识别过程；之后进行故障诊断分析；最后完成结果展示与评估。
本文的Matlab程序主要采用了togglebutton5_Callback和togglebutton6_Callback回调函数来进行轴承数据的小波变换操作。
4.基于Matlab的滚动轴承故障检测系统设计
1. 4.1GUI界面函数介绍
2. 4.2初始化和全局定义
Singleton 实例 和 状态管理：确定 GUI 是否支持多个实例的运行情况，并设定 GUI 的基本状态以及相关的回调函数。
togglebutton1_Callback：此回调函数负责处理文件加载的任务。用户可通过对话框选择数据文件，并将其加载到全局变量中。
togglebutton5_Callback：通过小波变换对信号进行多分辨率分解，并以不同层次的细节信息展示轴承的数据特征分析实验
1. 4.3基本轴承参数
参考文献中提到
表 4‑1轴承参数
| 参数 | 数值 |
|---|---|
| 内圈直径/mm | 25 |
| 外圈直径/mm | 52 |
| 滚动体个数Z/个 | 9 |
| 滚动体直径d/mm | 7.94 |
| 节圆直径D/mm | 39.04 |
| 接触角α/（°） | 0 |
参考文献
- 杨延峰、石珮廷、潘碧琳等的研究表明：振动检测技术在铁路货车轴承检修中具有重要的应用价值。
- 张志辉、仲志丹、刘明辉等提出了一种基于故障机理辅助的滚动轴承多域对抗迁移故障诊断模型。
- 张斌与孟倩共同开发了一种基于小波包与Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断方法。
- 崔巍、孟国营与万星炜提出了一种基于迁移学习的矿用主扇风机滚动轴承故障诊断方法。
- 仉莹与张涛等对电机轴承智能故障诊断技术进行了全面综述。
- 孟佳东详细研究了滚动轴承早期故障检测与健康状态评估方法。
- 刘文朋深入探讨了基于自适应共振解调的列车轴箱轴承故障诊断方法。
- 马萍系统研究了滚动轴承智能故障诊断及寿命预测方法。
附录
function varargout = BFO(varargin)
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
##完整代码请联系2580758037@qq.co