滚动轴承故障诊断：特征值归一化与频域分析

"正常轴承样本特征值归一化后结果-滚动轴承故障诊断的研究" 滚动轴承是机械设备中的关键部件，其工作状态直接影响设备的稳定性和寿命。在【标题】"正常轴承样本特征值归一化后结果-滚动轴承故障诊断的研究"中，主要探讨的是通过对滚动轴承的振动信号进行故障诊断，以确保设备的正常运行。【描述】提供的是正常轴承的时域特征值和FFT谱特征值，这些数值是进行故障诊断的基础。 首先，故障诊断系统通常包含信号采集、预处理、特征提取和模式识别等步骤。在该研究中，振动信号通过传感器、电荷放大器和A/D卡转换为数字信号，然后使用Matlab进行后续处理。【部分内容】提到了Matlab在这一过程中的作用，包括时域和频域分析、特征值提取以及利用BP神经网络进行模式识别。 振动数据预处理是关键步骤，其中的零均值化处理是为了消除直流分量的影响，使得频谱分析更为准确。零均值化公式为：\( x_u[n] = x[n] - \frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x[n] \)，这样处理后的信号均值为0，有助于频域分析中避免大谱峰的干扰。 时域特征值分析对于故障诊断至关重要，包括均值、方差和均方根值。均值反映随机过程的中心趋势，方差描述信号的散布程度，均方根值则体现了信号的波动情况。正常轴承的时域特征值相对较小且稳定，而故障轴承的特征值通常较大，时域图形的峰值也更显著。 在频域分析方面，FFT（快速傅里叶变换）被用来获取信号的频谱特性，这对识别不同频率下的故障模式非常有用。在归一化后，每个特征值代表了信号在特定频率下的强度，对比正常和故障轴承的FFT谱特征值，可以帮助识别异常频率，进而判断轴承是否出现故障。 滚动轴承故障诊断的研究涉及到信号处理、特征提取和模式识别等多个环节，通过分析正常轴承的特征值，可以建立基准，当轴承状态发生变化时，可以及时发现并预警潜在的故障，从而降低设备停机风险，保证生产效率。