小波分析在轧机轴承早期故障诊断中的应用

"基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断 (2006年)" 本文主要探讨了如何利用小波变换技术对轧机轴承的早期故障进行精确诊断，尤其是在背景噪声较大的情况下。传统的频谱分析方法在轴承冲击故障的早期识别中存在局限性，因为故障特征往往在噪声中难以辨识。小波变换则因其独特的"带通滤波"特性，能够对信号进行多尺度分析，从而有效分离噪声和有用信号。 在小波变换过程中，信号被分解成不同频段的细节和近似成分，通过对高频分解系数进行阈值处理，可以去除噪声，保留重要的低频信息，这些信息通常包含了故障的特征。作者通过现场采集的轧机轴承振动信号进行了实验，对比分析了多种消噪方法的效果，证明了小波变换在提取含故障特征的低频信息方面的有效性。经过消噪处理后的信号频谱图，可以清晰地识别出故障轴承的特征频率，从而实现早期故障的精确定位。 文章指出，高线轧机的高速运行特性使得其轴承故障率较高，特别是冲击类故障，如轴承裂纹、点蚀和剥落等，它们早期的振动特征难以捕捉。因此，及时发现这些冲击故障至关重要，以避免可能造成的巨大经济损失。小波分析作为一种有效的信号处理工具，已经在故障诊断领域得到广泛应用，并且在消除噪声、提取故障特征方面展现出显著优势。 小波消噪技术为滚动轴承的早期故障诊断提供了一种新的、有效的途径。通过小波变换，可以有效地分离噪声并提取故障特征，实现对早期故障的精确诊断，这对于提高工业设备的维护效率和减少停机损失具有重要意义。小波变换的这种应用不仅适用于轧机轴承，还可以推广到其他机械系统的故障检测中，展示了其在工程技术领域的广阔应用前景。