基于FFT算法的轧钢机振动故障诊断系统

摘 要： 大型机械设备的正常运行的重要性逐渐被大家所认识，基于FFT频谱分析与频谱图显示的原理对轧钢机的振动信号分析，FFT是计算离散傅里叶变换的一种重要的计算公式，频域分析的编程中以FFT算法为基础，在对时域波形进行采样后，经过FFT处理离散数据，最终得到相关量的频谱图，经过频谱分析后，提出机械零部件出现故障时的信号特征，并成功诊断故障所在。

关键词： 振动信号；FFT；频谱分析

中图分类号：TG333 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）0310122－01

0 引言

随着经济的快速发展，设备的安全运行显得越发关键，现代化的钢铁工业是最典型的自动化，高速化和连续化的流程工业之一。因而，它最迫切的需要应用现代故障诊断技术，我国从建国以来，钢铁工业有很大的发展，也出现了不少由于振动引起的设备损坏事故，对产品的数量和质量都有很大的影响。机械设备的故障从振动方面体现出来，根据振动信号进行检测与检测是目前器械诊断的主要手段之一，该技术的发展，使得设备维修方式有了本质性的改变。到目前为止，振动检测和诊断技术仅仅在一些简单的机械设备上得到了应用，但在轧钢机这种大型设备中，故障诊断技术依然不成熟。

1 诊断系统结构

由图1可知诊断系统的具体流程，主要分为三个阶段：监测，诊断，预防。在此不做具体介绍，接下来着重介绍诊断系统中所应用的原理与算法。

2 工程振动量的度量方法

在本项目中主要对轧钢机的振动信号进行检测，工程振动量的物理参数常用位移、速度和加速度来度量。若振动信号中的频率为 的谐波信号的位移函数为：

速度信号函数为位移的一阶导数，即：

加速度信号函数为速度的一阶导数，即位移的二阶导数：

其中，A为信号幅值， 为信号角频率。显然，当信号频率 大于0.2HZ时，三者中加速度的幅值最大。所以我们在检测轧钢机振动信号时我们选用的是加速度传感器来进行信号采集。

3 FFT算法分析

频谱分析方法是在计算机上用快速傅立叶变换来实现的，因此又称为FFT分析法。

快速傅里叶变换（FFT）是实现离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，它利用旋转因子w的周期性和对称性，使N点DFT的乘法计算量由 次降为

次，设x(n)是长为N的复序列，其中DFT定义为：

从公式中可以看出N点DFT需要次乘法和次加法运算。当N较大时，运算量非常大。FFT的基本思想在于，将原有的N点序列分解成两个或更多的较短序列，这些较短序列的DFT可重新组合成原序列的DFT。我们着重介绍其中的基二的按时间抽取算法。

令M为正整数。我们可以将 按奇偶分成两组，即令

及于是就有：

由于 和都是N/2点的DFT，而是N点的DFT，所以还应有：

这样可以用 和 完整表示 ，这种方法相比DFT的计算量简化了很多，使工程计算更加的便利。

4 系统应用

在FFT谱分析中，频率分辨率Δf=f/n（f为采样频率，n为采样点数），其中f必须要满足采样定律，即： （ 为采样信号所包含的最高频率）。工程应用时，首先在检测位置安装加速度传感器，传感器信号经过滤波与放大器调理后送至计算机，在Matlab环境下进行频谱分析处理及显示，分析轧钢机的故障原因，流程图如图2所示。

5 结论

通过获取轧钢机的振动信号，并利用FFT频谱分析方法对振动信号进行频谱分析、比较，有效地诊断出轧钢机的机械故障。FFT频谱分析方法是简单有效的，为轧钢机的管理与维修提供了科学根据，并为类似于大型机械设备故障诊断提供了一条简单有效的诊断方法。

参考文献：

[1]易良榘，简易振动诊断现场实用技术，北京：机械工业出版社，2003.

[2]胡广书，数字信号处理理论、算法与实现，北京：清华大学出版社，1997.

[3]寇惠、原培新，故障诊断中的振动信号处理，北京：冶金工业出版社，1989.

作者简介：

张兰鹏（1987-），现在武汉理工大学自动化学院就读研究生。