■基于谐波小波的数控机床主轴滚动轴承故障诊断八张邦成'，陈琨琨尹晓静高智2,吴利刚'(1长春工业大学机电工程学院，长春130012；2长春工业大学软件职业技术学院，长春130012；3笫二炮兵驻西安地区军代室，西安710065)摘要：主轴滚动轴承是数控机床的重要部件，它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动轴承的故障诊断可靠性，针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点，利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波，并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析，从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明，谐波小波具有良好的滤波效果，Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征，此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。关键词：谐波小波滤波；H订bert包络分析；故障诊断；数控机床；滚动轴承中图分类号:TH956文献标志码：A文章编号:1671-3133(2016)FaultdiagnosisbasedonharmonicwaveletinCNCmachinetoolspindlerollingbearingZhangBangcheng1,ChenMinmin1,YinXiaojing1,GaoZhi2,WuLigang3(1SchoolofMechatronicEngineering,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,China；2SchoolofSoftwareVocationalTechnology,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,China；3TheSecondArtilleryMilitaryRepresentativeOfficeinXi'an,Xi'an710065,China)Abstract:Spindlerollingbearingisoneofthemostimportantcomponentsinspindleunit.TherunningstateoftenaffectstheperformanceoftheCNCmachinetoolspindletransmissionsystemdirectly.Inordertoimprovethereliabilityoffaultdiagnosisofspindlerollingbearing,themethodofharmonicwaveletfilteringisusedtodiagnosethevibrationsignalscollectedattheseeneaccordingtothecharacteristicsofnon-stationaryofCNCmachinetoolspindlerollingbearing'svibrationsignals.AndtheHilbertenvelopmentanalysisofthefilteredsignalisproposedtoextractthefaultcharacteristicofrollingbearings.Theexampleshowsthat,theharmonicwaveletfilteringmethodhasagoodfilteringeffect,HilbertenvelopmentanalysiscanextractthefaultfeatureofthefilteredsignalseffectivelyandthemethodimprovetheaccuracyoffaultdiagnosisofCNCmachinetoolspindlerollingbearing.Keywords:hannonicwaveletfilter;Hilbertenvelopmentanalysis;faultdiagnosis;CNCmachinetool;rollingbearing国家自然科学基金资助项H(61374138)；吉林省教育厅-一五科学技术研究项H(2009109)0引言数控机床主轴运转正常与否直接影响机床的性能和加工精度⑴，其故障会导致数控机床的故障，甚至停机；其精度和性能的改变，是影响数控机床加工精度的主要因素。而滚动轴承作为主轴的关键部件，其套圈的沟道径向跳动、沟道对端面的侧摆、轴承安装血的尺寸和形位误差等，对主轴的精度有着极人的影响。同时，主轴的性能也受到轴承的配置、安装和润滑的直接影响。所以，在实际生产活动中对主轴滚动轴承进行良好的故障诊断是保证数控机床正常运行的关键⑵0通常，小波分析是对数控机床主轴滚动轴承进行故障诊断的常用方法。在传统的小波分析中，小波变换结果存在非严格正交问题和泄频现象。而谐波小波分析由于频特性具冇盒形形态，故可保证在滤波过程中无泄频现象产生⑶。同时谐波小波滤波可以方便、灵活地实现任意分频滤波，这是传统小波分析无法实现的。文献［4］将谐波小波滤波的方法应用到转子的故障诊断中，仿真计算及实例表明了谐波小波滤波方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的效果。但是，根据滤波后信号的时域波形及其频谱，只能初步判断转子的故障，故还需要对其进行包络分析才能给出确切结论。文献［5］采用谐波小波包方法对旋转机械进行故障诊断，实验结果表明该方法是一种有效的频域分析和故障识别工具。但其无法确定信号的故障特征频率和故障类型，需要对分解后的信号进行包络分析，从而准确判断出故障类型。Hilbert包络分析可有效地提取调制频率，且具有一定的防噪性，运用谐波小波将高频振动成分与其他频率成分...