滚动轴承故障诊断：循环自相关函数与快速谱峭度结合应用

"应用循环自相关函数和快速谱峭度相结合的方法对滚动轴承早期故障进行诊断。首先使用谱峭度确定最佳带通滤波器，再用循环自相关函数解调滤波信号，提取故障特征频率，减少噪声干扰并增强故障信号。此方法经过仿真和实验数据验证其有效性。" 循环自相关函数在滚动轴承故障特征提取的应用中扮演了关键角色。循环自相关函数是循环平稳信号分析的一种工具，尤其适用于包含周期性成分的信号，例如滚动轴承故障时产生的振动信号。这种信号的统计特性在一定时间范围内重复，因此适合用循环自相关函数进行分析。 循环自相关函数（Cyclic Correlation Function, CCF）是对信号进行时间域分析的循环统计量之一，它能揭示信号在不同周期内的相关性。对于滚动轴承故障，由于故障点蚀或磨损产生的冲击会在轴承旋转过程中周期性出现，导致振动信号具有循环平稳性。通过计算CCF，可以识别并提取出这些周期性的故障特征频率，从而辅助诊断。 在实际应用中，由于滚动轴承早期故障信号常常被背景噪声淹没，直接使用CCF可能无法有效地解调出故障频率。为解决这个问题，文章提出采用快速谱峭度（Fast Spectral Kurtosis, FSK）方法来设计最佳带通滤波器。FSK是一种评估信号局部集中程度的指标，它可以识别出信号中的非高斯成分，如故障引起的瞬态冲击。通过FSK确定的滤波器可以突出这些冲击成分，降低噪声的影响。 在对信号进行预处理后，使用循环自相关函数对滤波后的信号进行解调。这种方法可以更精确地定位故障特征频率，提高故障诊断的准确性。通过对比滞后时间τ的CCF值，可以识别出与故障相关的周期性模式，从而帮助识别滚动轴承的早期故障。 结合快速谱峭度和循环自相关函数的方法提供了一种有效的滚动轴承故障特征提取途径。这种方法不仅可以减少噪声干扰，还能增强故障信号，提高故障检测的灵敏度和可靠性。通过仿真和实际实验数据的验证，证明了这种方法在滚动轴承故障诊断中的实用性和有效性。对于监测和预防旋转机械设备的突发失效，这一技术具有重要的理论价值和工程实践意义。