针对现有轴承故障诊断系统中有线信号采集存在布线困难、部署成本高、可维护性差和监测范围有限等问题,设计一种可实现轴承振动信号无线采集的模块。该模块采用压电式加速度传感器采集轴承振动信号,以STM32F103RET6为主控芯片,利用ADS8344和DAC8531进行AD/DA转换,通过蓝牙技术进行无线传输。最后使用DAQ数据采集卡以及以LabVIEW为开发平台的虚拟仪器,在线监测轴承的运行状况,为轴承故障诊断提供了一种新思路。

通过MATLAB Script节点,将改进VMD（Variational Mode Decomposition,变分模态分解）算法引入到LabVIEW信号处理中,开发出轴承故障检测系统,弥补LabVIEW缺少VMD模块的缺陷。利用该系统对内圈故障进行诊断分析,成功识别出轴承故障类型。故障诊断试验表明,系统不仅实现信号分析的可视化,而且具有强大的数值处理能力,分解效果比EMD算法更优,准确提取内圈故障信号的一倍频和二倍频。

针对齿轮振动信号具有高噪声的特点,将卡尔曼滤波（Kalman filtering）引进齿轮故障诊断中,提出基于卡尔曼滤波的局部齿轮故障诊断的方法。采用卡尔曼滤波对加速度信号进行降噪处理,再利用局部均值分解将振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,从而提取出齿轮故障特征。与只进行局部均值分解获得故障特征的方法对比,采用卡尔曼滤波降噪后提取出的故障特征更具有准确性。