本發(fā)明涉及機械設備的振動分析、故障診斷技術，特別是一種軸承智能快捷故障診斷儀及診斷方法，適用于機械制造、冶金、化工、電力、水泥、印刷等領域。
背景技術：
：軸承是各類機械裝備的重要基礎零部件，軸承的精度、性能、壽命和可靠性對主機的精度、性能、壽命和可靠性起著決定性的作用。研究表明有30％的機械裝備故障都是由軸承故障引起的，因此軸承的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷十分重要。軸承的預測性維修可以有效減少機器的停機時間，降低維護成本，在設備運行期間，使用基本狀態(tài)監(jiān)測手段(例如溫度、振動和噪聲測量)定期檢測軸承的狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障，預防意外停機，進而影響到與生產(chǎn)安排相符的設備維修計劃，提高工廠的生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率。目前國內(nèi)外的軸承檢測儀器主要存在以下問題：一、智能化程度低，過度依賴操作人員的技術經(jīng)驗。目前國內(nèi)外軸承故障診斷儀只是根據(jù)軸承狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)簡單地給出軸承工作狀態(tài)，沒有進一步的故障描述，也沒有處理建議措施。如需進一步確定軸承工作狀態(tài)、故障發(fā)展趨勢和故障原因的判定，操作人員需結合監(jiān)測數(shù)據(jù)和聽診進行判斷，過度依賴操作人員的專用技術水平和工作經(jīng)驗，對操作人員的專業(yè)技能和經(jīng)驗要求都很高。二、功能單一。目前國內(nèi)外軸承故障診斷儀的功能比較單一，只具有軸承狀態(tài)檢測功能，并不能診斷其他常見機械故障。三、不具備數(shù)據(jù)回放功能，數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析不方便。目前絕大多數(shù)的軸承故障診斷儀采集的數(shù)據(jù)狀態(tài)無法進行回放，也不能進行智能存儲，如需記錄，則需手工錄入完成，效率低，出錯率高。四、缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺。各種狀態(tài)檢測儀器自成一體，單一儀器不能全面采集設備狀態(tài)，不同儀器和離線的設備狀態(tài)采集系統(tǒng)在很多方面存在差異，如數(shù)據(jù)格式，存儲方式等，需要統(tǒng)一到同一個數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)，以便設備管理和設備故障診斷分析和維護。五、體積大，功耗大，故障率高，維護費用高。目前有的手持式軸承診斷儀雖然具有溫度測量、振動測量、轉速測量和射頻讀卡功能，設備本身自帶后臺管理軟件，具有數(shù)據(jù)采集、分析處理、測點管理等功能，可以較準確給出軸承工作狀態(tài)，故障原因，但是由于硬件涵蓋功能多，所以體積大，功耗大，故障率高，維護費用高。單一狀態(tài)測量預測準確率低。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明為解決現(xiàn)有的軸承故障診斷儀智能化程度低，軸承工作狀態(tài)、故障發(fā)展趨勢和故障原因判定需要依賴操作人員的專用技術水平和工作經(jīng)驗等問題，提供了一種基于振動檢測的快捷評估軸承狀態(tài)的軸承智能快捷故障診斷儀，該診斷儀可以根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，獲得軸承轉速并直接評價出軸承運行狀態(tài)，同時還可以給出明確的故障描述，包括軸承故障的發(fā)展階段，軸承的損壞部位以及軸承的損壞程度，智能化程度高，對操作人員的專用技能和經(jīng)驗依賴性小。本發(fā)明還涉及一種軸承智能快捷故障診斷方法。本發(fā)明的技術方案如下：一種軸承智能快捷故障診斷儀，其特征在于，包括相互連接的數(shù)據(jù)采集裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，所述數(shù)據(jù)采集裝置包括振動傳感器，所述數(shù)據(jù)采集裝置基于振動傳感器采集處理軸承的振動模擬信號；所述數(shù)據(jù)處理裝置分別通過若干預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應若干組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得若干組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，再根據(jù)軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成若干頻段，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，通過判斷所獲得的各頻段的能量比例之間的大小進而確定故障部位。所述數(shù)據(jù)處理裝置在獲取相應若干組振動時域信號后，還根據(jù)振動時域信號的特征提取出振動參數(shù)，所述振動參數(shù)包括振動時序信號的真峰值、峰值、有效值和峭度指標；還根據(jù)軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理得到軸承健康指數(shù)分值進而確定軸承狀態(tài)。所述數(shù)據(jù)處理裝置在得到軸承健康指數(shù)分值后根據(jù)所述軸承健康指數(shù)分值所處范圍確定軸承狀態(tài)，所述軸承狀態(tài)包括良好、注意和損壞，所述注意按照程度分為初期和中度，所述損壞按照程度為重度。所述數(shù)據(jù)處理裝置分別通過500hz、1000hz、5000hz和10000hz的預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應四組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得四組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，從四組振動頻譜各頻率點的幅值中篩選出一組最佳數(shù)據(jù)，再以篩選的這組最佳數(shù)據(jù)為基礎進行后續(xù)處理。所述數(shù)據(jù)處理裝置所根據(jù)的軸承部件特征頻率包括內(nèi)圈特征頻率、外圈特征頻率、滾動體特征振動頻率和保持架特征頻率，進而將振動加速度頻譜分成0～0.45f、0.45f～3.5f、3.5f～6f以及6f～最大頻率這四個頻段，其中f為軸承轉動的頻率，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，當?shù)谝粋€頻段的能量比例最大時確定故障部位為保持架，當?shù)诙€頻段的能量比例最大時確定故障部位為非軸承部件，當?shù)谌齻€頻段的能量比例最大時確定故障部位為滾動體，當?shù)谒膫€頻段的能量比例最大時確定故障部位為內(nèi)圈或外圈。所述數(shù)據(jù)處理裝置采用的軸承健康指數(shù)計分算法為c＝100-k1*b-k2*a，其中，c為軸承健康指數(shù)分值，k1為依據(jù)振動烈度標準并結合振動數(shù)據(jù)、轉速數(shù)據(jù)來設定的一系數(shù)，k2為基于每頻段中的頻率點的幅值求和的模糊軸承沖擊振動能量度來設定的另一系數(shù)，a為依據(jù)加速度真峰值和加速度峰值的加權平均數(shù)來設定的一輔助項，b為依據(jù)加速度峭度指標來設定的一關鍵項；當c在80分～100分之間時確定軸承狀態(tài)為良好，當c在60分～80分之間時確定軸承狀態(tài)為注意，當c低于60分之間時確定軸承狀態(tài)為損壞。所述數(shù)據(jù)處理裝置依據(jù)損害程度計算公式x＝|k1*b+k2*a|確定損害程度，其中x為損害值，當x在20～25之間時確定損害程度為初期，當x在25～40之間時確定損害程度為中期，在40～100之間時確定損害程度為重度。所述數(shù)據(jù)采集裝置還包括轉速傳感器、溫度傳感器、信號調(diào)節(jié)電路和數(shù)據(jù)采集控制電路，所述信號調(diào)節(jié)電路分別連接振動傳感器、轉速傳感器、溫度傳感器和數(shù)據(jù)采集控制電路，所述數(shù)據(jù)采集控制電路連接數(shù)據(jù)處理裝置。所述信號調(diào)節(jié)電路包括與振動傳感器相連并依次連接的第一濾波網(wǎng)絡、積分電路、信號幅值調(diào)整電路和采集量選擇器，與溫度傳感器相連并依次連接的第二濾波網(wǎng)絡、ad轉換存儲電路、抗混濾波電路和可編程信號放大器，與轉速傳感器相連并依次連接的數(shù)據(jù)緩沖電路和定時計數(shù)器，所述采集量選擇器、可編程信號放大器、抗混濾波電路、ad轉換存儲電路和定時計數(shù)器均與數(shù)據(jù)采集控制電路相連，所述采集量選擇器還分別與積分電路以及可編程信號放大器相連，所述可編程信號放大器還與ad轉換存儲電路相連。一種軸承智能快捷故障診斷方法，其特征在于，該方法基于振動傳感器采集處理軸承的振動模擬信號，分別通過若干預設頻率對振動模擬信號進行采集獲得相應若干組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得若干組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，再根據(jù)軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成若干頻段，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，通過判斷所獲得的各頻段的能量比例之間的大小進而確定故障部位。該方法在獲取相應若干組振動時域信號后，還根據(jù)振動時域信號的特征提取出振動參數(shù)，所述振動參數(shù)包括振動時序信號的真峰值、峰值、有效值和峭度指標；還根據(jù)軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理得到軸承健康指數(shù)分值，根據(jù)所述軸承健康指數(shù)分值所處范圍確定軸承狀態(tài)，所述軸承狀態(tài)包括良好、注意和損壞，并按照損害程度將注意確定為初期和中度以及將損壞確定為重度。該方法分別通過500hz、1000hz、5000hz和10000hz的預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應四組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得四組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，從四組振動頻譜各頻率點的幅值中篩選出一組最佳數(shù)據(jù)；再根據(jù)包括內(nèi)圈特征頻率、外圈特征頻率、滾動體特征振動頻率和保持架特征頻率的軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成0～0.45f、0.45f～3.5f、3.5f～6f以及6f～最大頻率這四個頻段，其中f為軸承轉動的頻率，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，當?shù)谝粋€頻段的能量比例最大時確定故障部位為保持架，當?shù)诙€頻段的能量比例最大時確定故障部位為非軸承部件，當?shù)谌齻€頻段的能量比例最大時確定故障部位為滾動體，當?shù)谒膫€頻段的能量比例最大時確定故障部位為內(nèi)圈或外圈。本發(fā)明的有益效果如下：本發(fā)明涉及了一種軸承智能快捷故障診斷儀，設置相互連接的數(shù)據(jù)采集裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，數(shù)據(jù)采集裝置基于振動傳感器采集處理軸承的振動模擬信號，數(shù)據(jù)處理裝置通過一系列的數(shù)據(jù)處理得出軸承的轉速并根據(jù)軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成若干頻段，獲得各頻段的能量比例，進而確定故障部位。該軸承智能快捷故障診斷儀可以根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，直接評價出軸承運行狀態(tài)，同時給出明確的故障描述，包括軸承故障的發(fā)展階段，軸承的損壞部位以及軸承的損壞程度，智能化程度高，對操作人員的專用技能和經(jīng)驗依賴性小。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的軸承故障診斷儀智能化程度低，軸承工作狀態(tài)、故障發(fā)展趨勢和故障原因判定需要依賴操作人員的專用技術水平和工作經(jīng)驗等問題，通過對軸承損傷狀況的監(jiān)測與識別，利用本發(fā)明的快捷的軸承故障診斷儀，不僅可以實現(xiàn)快捷的軸承故障診斷，診斷出軸承磨損、軸承點蝕、軸承缺油等各種故障，還能夠診斷常見機械故障，有效防止待測設備工作精度下降，減少事故發(fā)生的機率，不僅可以最大限度地發(fā)揮軸承的工作潛力，節(jié)省開支，還可以預防因軸承損傷而引發(fā)的停機、停產(chǎn)和設備損壞等重大經(jīng)濟損失和人員傷亡事故。優(yōu)選地，本發(fā)明的軸承智能快捷故障診斷儀中的數(shù)據(jù)采集裝置除了包括振動傳感器外，還包括溫度傳感器、轉速傳感器、信號調(diào)節(jié)電路和數(shù)據(jù)采集控制電路，轉速傳感器和溫度傳感器采集的轉速和溫度可用于診斷儀的其它故障診斷或其它數(shù)據(jù)檢測處理，各裝置/電路獨立處理并相互協(xié)同工作，集振動采集、溫度采集、轉速采集于一體，設備檢測更全面，并能夠實現(xiàn)采集的信號的如濾波、積分、幅值調(diào)整等信號調(diào)節(jié)處理，分別設置獨立的信號處理通道，有效杜絕通道間干擾，提高測量抗干擾能力和測量精度。上述各裝置/電路作為獨立的單元模塊可以進行優(yōu)化、細化設置，例如，信號調(diào)節(jié)電路中設置有大容量數(shù)據(jù)存儲器，無需手動記錄，數(shù)據(jù)智能自動存儲，提高工作效率，保證數(shù)據(jù)的正確性，同時也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)回放，方便數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析；例如，信號調(diào)節(jié)電路中還包括抗混濾波電路，實現(xiàn)了抗混濾波硬件自動調(diào)節(jié)，硬件程控增益可編程信號放大器放大倍數(shù)自動調(diào)節(jié)，有效提高信號信噪比；例如，信號調(diào)節(jié)電路中還設置有高速高精度的ad轉換裝置，數(shù)據(jù)采集控制電路用來分析在信號調(diào)節(jié)后的采集數(shù)據(jù)以及進行采集控制以便去控制信號調(diào)節(jié)電路進一步調(diào)節(jié)，也就是說其實質包括了分析處理電路和采集控制電路，數(shù)據(jù)處理裝置中完成一連貫的數(shù)據(jù)計算和處理，可以在數(shù)據(jù)處理裝置中設置中央處理器完成，數(shù)據(jù)采集實時性強，采集的數(shù)據(jù)精確度更高，故障診斷更高效。本發(fā)明還涉及一種軸承智能快捷故障診斷方法，與軸承智能快捷故障診斷儀相對應，該診斷方法能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，直接評價出軸承運行狀態(tài)，同時給出明確的故障描述，包括軸承故障的發(fā)展階段，軸承的損壞部位以及軸承的損壞程度以及處理建議措施，集數(shù)據(jù)采集、控制、監(jiān)測、處理、設備測點管理、數(shù)據(jù)分析、故障診斷、數(shù)據(jù)回放于一體，智能化程度高，并從軟、硬件雙方面著手優(yōu)化處理，儀器體積更小，功耗更低，精度更高，成本更低，人機交互及故障預測簡單、高效、方便、快捷，內(nèi)嵌大容量數(shù)據(jù)存儲器，更有利于設備維護、降低設備維護成本和維護時間。附圖說明圖1是本發(fā)明軸承智能快捷故障診斷儀的一種優(yōu)選結構示意圖。圖2是本發(fā)明軸承智能快捷故障診斷儀的另一種優(yōu)選結構示意圖。圖3是本發(fā)明軸承智能快捷故障診斷方法的優(yōu)選流程圖。具體實施方式下面結合附圖對本發(fā)明進行說明。本發(fā)明涉及了一種軸承智能快捷故障診斷儀，如圖1所示結構，包括相互連接的數(shù)據(jù)采集裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，數(shù)據(jù)采集裝置包括振動傳感器，數(shù)據(jù)采集裝置基于振動傳感器采集處理軸承的振動模擬信號；數(shù)據(jù)處理裝置分別通過若干預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應若干組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得若干組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，再根據(jù)軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成若干頻段，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，通過判斷所獲得的各頻段的能量比例之間的大小進而確定故障部位。優(yōu)選地，數(shù)據(jù)處理裝置在獲取相應若干組振動時域信號后，還根據(jù)振動時域信號的特征提取出振動參數(shù)，其中，振動參數(shù)包括振動時序信號的真峰值、峰值、有效值和峭度指標等；還根據(jù)軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理得到軸承健康指數(shù)分值，數(shù)據(jù)處理裝置在得到軸承健康指數(shù)分值后根據(jù)軸承健康指數(shù)分值所處范圍確定軸承狀態(tài)，其中軸承狀態(tài)包括良好、注意和損壞，進一步地，將注意按照程度分為初期和中度，將損壞按照程度為重度。該軸承智能快捷故障診斷儀可以根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，直接評價出軸承運行狀態(tài)，同時給出明確的故障描述，包括軸承故障的發(fā)展階段，軸承的損壞部位以及軸承的損壞程度，智能化程度高，對操作人員的專用技能和經(jīng)驗依賴性小。如圖1所示優(yōu)選結構，數(shù)據(jù)采集裝置除了包括振動傳感器外，還包括轉速傳感器、溫度傳感器、信號調(diào)節(jié)電路和數(shù)據(jù)采集控制電路，信號調(diào)節(jié)電路分別連接振動傳感器、轉速傳感器、溫度傳感器和數(shù)據(jù)采集控制電路，數(shù)據(jù)采集控制電路連接數(shù)據(jù)處理裝置，轉速傳感器和溫度傳感器采集的轉速和溫度可用于診斷儀的其它故障診斷或其它數(shù)據(jù)檢測處理，各裝置/電路獨立處理并相互協(xié)同工作，集振動采集、溫度采集、轉速采集于一體，設備檢測更全面，信號調(diào)節(jié)電路能夠實現(xiàn)采集的信號的如濾波、積分、幅值調(diào)整等信號調(diào)節(jié)處理，分別設置獨立的信號處理通道，有效杜絕通道間干擾，提高測量抗干擾能力和測量精度；數(shù)據(jù)采集控制電路主要負責各采集裝置的控制和管理，包括振動數(shù)據(jù)自動采集控制，數(shù)據(jù)采集觸發(fā)方式控制，轉速數(shù)據(jù)采集控制等，采集數(shù)據(jù)的實時采集及處理，與數(shù)據(jù)處理裝置的通信工作。本發(fā)明的軸承智能快捷故障診斷儀還包括供電裝置，分別與數(shù)據(jù)采集裝置和數(shù)據(jù)處理裝置連接，用于為軸承智能快捷故障診斷儀的各裝置進行供電。圖2是軸承智能快捷故障診斷儀的另一種優(yōu)選結構示意圖。該故障診斷儀包括數(shù)據(jù)采集裝置、數(shù)據(jù)處理裝置和供電裝置，其中，數(shù)據(jù)采集裝置包括振動傳感器、轉速傳感器、溫度傳感器、信號調(diào)節(jié)電路和數(shù)據(jù)采集控制電路，該實施例的信號調(diào)節(jié)電路為包括諸多部件的電路結構，如圖2所示，信號調(diào)節(jié)電路包括與振動傳感器相連并依次連接的第一濾波網(wǎng)絡、積分電路、信號幅值調(diào)整電路和采集量選擇器，與溫度傳感器相連并依次連接的第二濾波網(wǎng)絡、ad轉換存儲電路、抗混濾波電路和可編程信號放大器，與轉速傳感器相連并依次連接的數(shù)據(jù)緩沖電路和定時計數(shù)器，其中，采集量選擇器、可編程信號放大器、抗混濾波電路、ad轉換存儲電路和定時計數(shù)器均與數(shù)據(jù)采集控制電路相連，采集量選擇器還分別與積分電路以及可編程信號放大器相連，可編程信號放大器還與ad轉換存儲電路相連。振動傳感器采集振動模擬信號，再由信號調(diào)節(jié)電路依次進行濾波、積分、信號幅值調(diào)整和采集量選擇等信號調(diào)節(jié)處理；溫度傳感器采集溫度信號后，再由信號調(diào)節(jié)電路依次進行濾波、ad轉換存儲、抗混濾波、放大等信號調(diào)節(jié)處理；轉速傳感器采集轉速后，再由信號調(diào)節(jié)電路依次進行緩沖和定時計數(shù)等信號調(diào)節(jié)處理。信號調(diào)節(jié)電路中設置有大容量數(shù)據(jù)存儲器，無需手動記錄，數(shù)據(jù)智能自動存儲，提高工作效率，保證數(shù)據(jù)的正確性，同時也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)回放，方便數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析；信號調(diào)節(jié)電路中還包括抗混濾波電路，實現(xiàn)了抗混濾波硬件自動調(diào)節(jié)，硬件程控增益可編程信號放大器放大倍數(shù)自動調(diào)節(jié)，有效提高信號信噪比；信號調(diào)節(jié)電路中還設置有高速高精度的ad轉換裝置；數(shù)據(jù)采集控制電路包括了相互連接的分析處理電路和采集控制電路，用來分析在信號調(diào)節(jié)后的采集數(shù)據(jù)以及進行采集控制以便去控制信號調(diào)節(jié)電路進一步調(diào)節(jié)，實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)自動采集控制，數(shù)據(jù)采集觸發(fā)方式控制，轉速數(shù)據(jù)采集控制、緩存等。優(yōu)選地，數(shù)據(jù)處理裝置主要完成一系列的數(shù)據(jù)計算和處理工作，如圖2所示，在數(shù)據(jù)處理裝置中設置有中央處理器、通信指示電路、分別與中央處理器連接的數(shù)據(jù)通信裝置、外部存儲電路、顯示裝置與鍵盤，通信指示電路與數(shù)據(jù)通信裝置相連，其中中央處理器包括相互連接的數(shù)據(jù)信息處理電路和ram&flash存儲電路，數(shù)據(jù)信息處理電路，主要完成數(shù)據(jù)采集控制、采集數(shù)據(jù)處理和分析，故障診斷、數(shù)據(jù)管理、測點管理、人機交互信息控制、分析、處理等工作，ram&flash存儲電路主要有ddram和flash組成，用于程序存儲，靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)的存儲；數(shù)據(jù)通信裝置主要完成數(shù)據(jù)采集裝置和數(shù)據(jù)處理裝置之間的數(shù)據(jù)通信；顯示裝置主要由顯示接口電路，顯示屏，觸摸屏組成，主要完成數(shù)據(jù)輸入、輸出顯示、人機交互等功能。故障診斷儀的診斷結果，包括軸承損壞部位、故障狀態(tài)描述、故障發(fā)展階段和損壞程度等均會在顯示界面中顯示，軸承狀態(tài)的良好、注意和損壞可分別對應顯示裝置的顯示屏的綠色、黃色和紅色，不同顏色代表不同軸承的狀態(tài)。在數(shù)據(jù)采集裝置中的振動傳感器獲取振動信號后，通過信號調(diào)節(jié)電路進行信號調(diào)節(jié)處理，提取出有效的數(shù)據(jù)。下面對數(shù)據(jù)處理裝置的具體工作進行詳細說明。為了在不知道轉速以及軸承參數(shù)的情況下獲得有效的數(shù)據(jù)，同時不丟失必要的數(shù)據(jù)，可分別通過500hz、1000hz、5000hz和10000hz的預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應四組振動時域信號；再對各振動時域信號進行傅里葉變換(fft變換)，獲得四組振動頻譜各頻率點的幅值，也就是振動頻譜中各頻率點的振動頻率能量的表現(xiàn)，分析四組振動頻譜中各頻率點的幅值分布情況尤其是大幅值的頻率點分布情況，來估算軸承的轉速，還可以估算出軸承振動的頻率范圍，優(yōu)選地，從四組振動頻譜各頻率點的幅值中篩選出一組最佳數(shù)據(jù)，再以篩選的這組最佳數(shù)據(jù)為基礎進行后續(xù)處理。需要說明的是，預設頻率也可以采用其它值，預設頻率的個數(shù)也可增加或減少。數(shù)據(jù)處理裝置根據(jù)軸承部件特征頻率，包括內(nèi)圈特征頻率、外圈特征頻率、滾動體特征振動頻率和保持架特征頻率，將振動加速度頻譜分成0～0.45f、0.45f～3.5f、3.5f～6f以及6f～最大頻率這四個頻段，其中f為軸承轉動的頻率。其中，軸承部件特征頻率范圍如表1所示：表1f:軸承轉動的頻率(hz)；z:軸承滾動體個數(shù)。然后對每頻段中的頻率點的幅值求和獲得w1，w2，w3，w4四個和值；再換算各個頻段的能量比例：l1，l2，l3，l4，即第一個頻段至第四個頻段的能量比例，根據(jù)各頻段的能量比例之間的大小進而確定故障部位，故障部位確定表如表2實現(xiàn)：表2當?shù)谝粋€頻段的能量比例l1最大時確定故障部位為保持架，當?shù)诙€頻段的能量比例l2最大時確定故障部位為非軸承部件，可能是跑內(nèi)圈或跑外圈，當?shù)谌齻€頻段的能量比例l3最大時確定故障部位為滾動體，當?shù)谒膫€頻段的能量比例l4最大時確定故障部位為內(nèi)圈或外圈。優(yōu)選地，數(shù)據(jù)處理裝置在獲取相應若干組振動時域信號后，還可以根據(jù)振動時域信號的特征提取出振動參數(shù)，該振動參數(shù)包括振動時序信號的真峰值、峰值、有效值和峭度指標等，具體的技術公式為：真峰值：取時域波形數(shù)據(jù)的最大值峰值：有效值：峭度指標：kv＝β/xrms4其中β為翹度，在提取出上述振動參數(shù)后，數(shù)據(jù)處理裝置還根據(jù)軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理得到軸承健康指數(shù)分值進而確定軸承狀態(tài)。采用的軸承健康指數(shù)計分算法為c＝100-k1*b-k2*a，其中，c為軸承健康指數(shù)分值，k1、k2、a、b的獲取表如表3所示：表3k1為依據(jù)振動烈度標準并結合振動數(shù)據(jù)、轉速數(shù)據(jù)來設定的一系數(shù)，k2為基于每頻段中的頻率點的幅值求和的模糊軸承沖擊振動能量度來設定的另一系數(shù)，a為依據(jù)加速度真峰值和加速度峰值的加權平均數(shù)來設定的一輔助項，b為依據(jù)加速度峭度指標來設定的一關鍵項；通過表3能夠得到軸承健康指數(shù)分值c。需要說明的是，也可以采用其它的軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理來確定軸承狀態(tài)。設定滾動軸承健康指數(shù)滿分為100分，可根據(jù)如表4所示的健康指數(shù)分值與軸承狀態(tài)評估表確定軸承狀態(tài)。表4健康指數(shù)分值c軸承狀態(tài)80分以上良好(綠色)60～80分注意(黃色)60分以下?lián)p壞(紅色)當c在80分～100分之間時確定軸承狀態(tài)為良好，顯示裝置顯示為綠色，當c在60分～80分之間時確定軸承狀態(tài)為注意，顯示裝置顯示為黃色，當c低于60分之間時確定軸承狀態(tài)為損壞，顯示裝置顯示為紅色。需要說明的是，表4為一種優(yōu)選方式，也可以設置其它范圍確定軸承狀態(tài)，不同軸承狀態(tài)顯示不同顏色即可。優(yōu)選地，數(shù)據(jù)處理裝置可依據(jù)損害程度計算公式x＝|k1*b+k2*a|進一步確定損害程度，其中x為損害值，損害程度表如表5所示：表5損害程度x初期20～25中度25～40重度40以上當x在20～25之間時確定損害程度為初期，當x在25～40之間時確定損害程度為中期，在40～100之間時確定損害程度為重度。本發(fā)明的故障診斷儀專門針對滾動軸承故障判斷而設計，可直接評價軸承的好壞。需要說明的是，表5為一種優(yōu)選方式，根據(jù)現(xiàn)場的實際情況，通過本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理裝置配合其它部件工作，故障診斷儀的診斷結果可以包括軸承損壞部位、故障狀態(tài)描述、故障發(fā)展階段和損壞程度等。需要說明的是，當數(shù)據(jù)處理裝置為圖2所示的結構時，上述所述的數(shù)據(jù)處理裝置進行的一系列的數(shù)據(jù)計算和處理工作實質為數(shù)據(jù)處理裝置中的中央處理器的工作，或進一步說是中央處理裝置中的數(shù)據(jù)信息處理電路的工作。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的軸承故障診斷儀智能化程度低，軸承工作狀態(tài)、故障發(fā)展趨勢和故障原因判定需要依賴操作人員的專用技術水平和工作經(jīng)驗等問題，通過對軸承損傷狀況的監(jiān)測與識別，利用本發(fā)明的快捷的軸承故障診斷儀，不僅可以實現(xiàn)快捷的軸承故障診斷，診斷出軸承磨損、軸承點蝕、軸承缺油等各種故障，還能夠診斷常見機械故障，有效防止待測設備工作精度下降，減少事故發(fā)生的機率，不僅可以最大限度地發(fā)揮軸承的工作潛力，節(jié)省開支，還可以預防因軸承損傷而引發(fā)的停機、停產(chǎn)和設備損壞等重大經(jīng)濟損失和人員傷亡事故。本發(fā)明還提出了一種軸承智能快捷故障診斷方法，其優(yōu)選流程圖如圖3所示，該方法基于振動傳感器通過若干預設頻率采集處理軸承的振動模擬信號，獲取相應若干組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得若干組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速和軸承振動頻率范圍，再根據(jù)軸承部件特征頻率將振動加速度頻譜分成若干頻段，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，通過判斷所獲得的各頻段的能量比例之間的大小關系，進而確定故障部位。優(yōu)選地，可分別通過500hz、1000hz、5000hz和10000hz的預設頻率對振動模擬信號進行采集，獲得相應四組振動時域信號，再對各振動時域信號進行傅里葉變換獲得四組振動頻譜各頻率點的幅值，并根據(jù)各頻率點的幅值分布情況估算軸承的轉速，從四組振動頻譜各頻率點的幅值中篩選出一組最佳數(shù)據(jù)；再根據(jù)包括內(nèi)圈特征頻率、外圈特征頻率、滾動體特征振動頻率和保持架特征頻率的軸承部件特征頻率(如表1)將振動加速度頻譜分成0～0.45f、0.45f～3.5f、3.5f～6f以及6f～最大頻率這四個頻段，其中f為軸承轉動的頻率，然后對每頻段中的頻率點的幅值求和以及換算處理獲得各頻段的能量比例，通過判斷所獲得的各頻段的能量比例之間的大小關系，進而確定故障部位，具體如表2所示：當?shù)谝粋€頻段的能量比例最大時確定故障部位為保持架，當?shù)诙€頻段的能量比例最大時確定故障部位為非軸承部件，當?shù)谌齻€頻段的能量比例最大時確定故障部位為滾動體，當?shù)谒膫€頻段的能量比例最大時確定故障部位為內(nèi)圈或外圈。優(yōu)選地，該方法在獲取相應若干組振動時域信號后，還根據(jù)振動時域信號的特征提取出振動參數(shù)，其中振動參數(shù)包括振動時序信號的真峰值、峰值、有效值和峭度指標，再根據(jù)如表3所示的軸承健康指數(shù)計分算法對振動參數(shù)進行計算處理得到軸承健康指數(shù)分值，根據(jù)如表4所示的所述軸承健康指數(shù)分值所處范圍確定軸承狀態(tài)，其中軸承狀態(tài)包括良好、注意和損壞，并按照損害程度進一步將注意確定為初期和中度，將損壞確定為重度。本發(fā)明提出的軸承智能快捷故障診斷方法，與軸承智能快捷故障診斷儀相對應，可理解為是實現(xiàn)軸承智能快捷故障診斷儀的診斷方法，該診斷方法能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，直接評價出軸承運行狀態(tài)，同時給出明確的故障描述，包括軸承故障的發(fā)展階段，軸承的損壞部位以及軸承的損壞程度以及處理建議措施，集數(shù)據(jù)采集、控制、監(jiān)測、處理、設備測點管理、數(shù)據(jù)分析、故障診斷、數(shù)據(jù)回放于一體，智能化程度高，并從軟、硬件雙方面著手優(yōu)化處理，儀器體積更小，功耗更低，精度更高，成本更低，人機交互及故障預測簡單、高效、方便、快捷，內(nèi)嵌大容量數(shù)據(jù)存儲器，更有利于設備維護、降低設備維護成本和維護時間。應當指出，以上所述具體實施方式可以使本領域的技術人員更全面地理解本發(fā)明創(chuàng)造，但不以任何方式限制本發(fā)明創(chuàng)造。因此，盡管本說明書參照附圖和實施例對本發(fā)明創(chuàng)造已進行了詳細的說明，但是，本領域技術人員應當理解，仍然可以對本發(fā)明創(chuàng)造進行修改或者等同替換，總之，一切不脫離本發(fā)明創(chuàng)造的精神和范圍的技術方案及其改進，其均應涵蓋在本發(fā)明創(chuàng)造專利的保護范圍當中。當前第1頁12