基于时频峭度谱的滚动轴承故障诊断新方法

"这篇研究论文探讨了一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法，利用频率切片小波变换来提取轴承的特征频率，适用于多种损伤情况下的诊断。" 在机械工程领域，滚动轴承是关键部件之一，其工作状态直接影响到设备的稳定性和寿命。轴承的早期故障检测对于预防性维护至关重要。传统的故障诊断方法可能无法精确识别复杂工况下的损伤特征频率。针对这一问题，该论文提出了一种创新的诊断技术，即基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法。 首先，文章介绍了频率切片小波变换（FSWT）的概念，这是一种时频分析工具，能够将振动信号分解为不同频率成分，同时保留时间局部性。通过对分解得到的各个频率分量的幅值峭度进行计算，可以得到一个反映信号集中程度的时频峭度谱。峭度是统计学中衡量分布尖峰程度的参数，高峭度表示信号在某一时频点集中，有助于识别异常或故障信号。 在时频峭度谱中，选取几个较大的谱峰对应的频率作为中心频率，这些频率被认为是潜在的损伤特征频率。接着，通过在时频空间选择特定的时频切片，可以进一步分离出这些关键信号分量。采用重构技术，将这些信号分量重新组合，然后进行包络解调，以获取重构信号的包络线。包络线包含了原始信号的瞬态信息，对于揭示滚动轴承的损伤模式非常有帮助。 通过包络信号的等效功率谱分析，可以准确地确定滚动轴承的损伤特征频率。这种方法的优势在于，它不仅能有效提取单一损伤的特征频率，而且在轴承存在多种损伤时，也能区分不同损伤产生的特征，提高了诊断的准确性。 试验结果证明了该方法的有效性，表明了采用多个频带进行包络分析可以确保足够的信号能量，即使在复杂工况下也能识别各种损伤特征。这种方法对于提升滚动轴承故障诊断的精度和效率具有重要意义，对于工业设备的健康管理提供了新的技术途径。 关键词涉及的领域包括滚动轴承、频率切片小波变换、时频分析、峭度谱以及损伤特征频率，这些是理解论文内容和技术的关键点。通过这一方法，工程师们可以更准确地预测和预防滚动轴承的故障，降低设备停机风险，提高生产效率。