包絡解調
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
包絡解調的實例教程
輸出信號處理結果及包絡解調特征頻率。程序已調通，可直接運行。
包絡解調時帶通濾波的高通（就是較低的那個值）要大于上表中的頻率值，目的就是濾除常規故障的影響，突出齒輪和軸承故障激起的高頻振動幅值。
齒輪箱低速軸
需要注意的是齒輪箱低速軸測點的測量范圍選擇，比如下圖數據，風電齒輪箱輸入軸的嚙合頻率在二三十赫茲，高速軸的嚙合頻率約五六百赫茲。
此時頻率范圍應該選擇2000Hz還是100Hz？
如果選100Hz，就是上邊說的測量范圍外仍有高頻振動能量的情況。但是要知道我們的目的是判斷設備狀態，齒輪箱在線監測不止一個測點，而是綜合各級齒輪和軸承后設置的，高速軸有專門的測點測量其狀態。如果在輸入軸這里也選擇2000Hz的頻率范圍，可以看到振動總值主要受高速嚙合振動的影響，這樣是無法指示輸入軸齒輪或軸承狀態的。所以低速軸的測量頻率范圍應該按3倍低速軸嚙合頻率來設置，盡量避免高速嚙合頻率的影響。
中間軸也有一樣的問題。簡單按照風電標準里的10Hz，1000Hz，2000Hz區分是不夠的。
敲擊試驗
做敲擊試驗，是為了得到系統的固有頻率，一般懷疑存在共振的時候才會做敲擊試驗。為什么懷疑有共振？肯定是某個頻率的振動幅值特別大，或者在某個轉速范圍內某個頻率幅值特別大。那如何設置敲擊測試的頻率范圍就很明顯了，把懷疑共振的頻率放在頻譜的中間部分，即頻率范圍設成懷疑的固有頻率的兩倍左右。
用峰值保持法測量停機過程來判斷臨界轉速也一樣，事先測量頻譜觀察主要的振動頻率成分，通常是一倍頻為主的。然后把頻率范圍設置成主要頻率成分的兩倍，測量結果就是頻譜左半截類似波德圖的曲線。
順便再說一次，很低頻率的固有頻率是沒法敲擊的，比如風電塔筒，固有頻率在0.3Hz左右，怎么敲？
展開 圖4實驗由于故障類型為軸承外圈損傷，并通過計算得到其故障頻率為236 Hz, 因此研究引入包絡譜分析法來對第1532、第1533以及第1600個樣品進行必要的包絡譜解調，其結果如圖5所示。
由圖5可以看出：在第1533個樣品的包絡譜解調結果中，在故障頻率接近1倍時已有更高的振幅出現，表明軸承已經開始出現問題；將包絡譜法用于第1600個樣品后可以看出，軸承在頻率達到1倍、2倍、3倍以及4倍時的振幅都很大，表明該軸承在這個時候已經發生嚴重的故障。為了進一步證明交叉相關能量比熵衰退指數的優異性，研究引入常態化的均方根和峭度值指數與其進行比較，其結果如圖6所示。
圖4 交叉相關能量比熵求值結果
圖5 3個樣品的包絡譜解調結果
圖6 均方根和峭度值指數結果
由圖6可以看出：均方根指數結果已經檢測出了第1533個樣本的故障點，但是此時的均方根值增長幅度較小；峭度值指數結果中，檢測到第1646個樣本的失效點，因此無法在初期就發現真正的故障點。綜合來看，交叉相關能量比熵的性能優于2種對比方法。最后，研究開始對第3次實驗中的第3個軸承進行驗證，其最后出現的故障為軸承內圈損傷，并且出現16 324個樣品。因此，交叉相關能量比熵計算結果如圖7所示。
由圖7可以看出，在第15 976個樣本時的交叉相關能量比熵值已經超過門限，表明此時開始出現早期故障。綜合來看，其同樣可以對早期的故障進行監控，表明研究提出的方法具有較高的泛化能力。在計算出交叉相關能量比熵的基礎上，對其進行趨勢預測可以有效反映其運行狀態。研究利用BiGRU-GRU對其進行預測，其結果如圖8所示。
圖7 交叉相關能量比熵計算結果
圖8 BiGRU-GRU預測軸承衰退趨勢的效果
由圖8可以看出，BiGRU-GRU預測結果值與實際值基的誤差低于0.01。
展開 01 滾動軸承（設備的膝蓋）
02 加速度波形（時域信號）
03 加速度的測試位置
04 包絡分析（共振解調法，希爾伯特變換）
05 外圈故障
06 內圈故障
07 滾動體故障
08 保持架故障
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輸出信號處理結果及包絡解調特征頻率。程序已調通，可直接運行。
圖4實驗由于故障類型為軸承外圈損傷，并通過計算得到其故障頻率為236 Hz, 因此研究引入包絡譜分析法來對第1532、第1533以及第1600個樣品進行必要的包絡譜解調，其結果如圖5所示。
01 滾動軸承（設備的膝蓋）
02 加速度波形（時域信號）
03 加速度的測試位置
04 包絡分析（共振解調法，希爾伯特變換）
05 外圈故障
06 內圈故障
07 滾動體故障
08 保持架故障
包絡解調時帶通濾波的高通（就是較低的那個值）要大于上表中的頻率值，目的就是濾除常規故障的影響，突出齒輪和軸承故障激起的高頻振動幅值。
齒輪箱低速軸
需要注意的是齒輪箱低速軸測點的測量范圍選擇，比如下圖數據，風電齒輪箱輸入軸的嚙合頻率在二三十赫茲，高速軸的嚙合頻率約五六百赫茲。
