循环平稳模型下的滚动轴承故障特征提取新方法

"基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取研究" 滚动轴承是机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的稳定性和效率。在实际工作中，滚动轴承可能会由于多种原因如磨损、疲劳、制造缺陷等产生故障，这些故障通常会伴随着特定的振动信号。这些信号既包含周期性的成分，也包含随机性的成分。周期性信号源于轴承的周期性运动，例如滚动体的冲击；随机性信号则可能源于滚珠滑移、装配误差等非线性现象。 本研究以循环平稳模型为基础，深入探讨了滚动轴承故障特征的提取方法。循环平稳模型能够更好地捕捉和描述这类混合性质的信号，相比仅依赖周期性模型，它能更全面地反映出故障信息。研究中提出了一种基于循环自相关的故障特征提取技术，这种方法利用循环自相关函数来分析振动信号，以识别故障特征频率。 循环自相关函数是一种统计工具，用于分析时间序列数据在不同相位下的相关性，尤其适用于处理非稳态但具有循环性质的信号。在滚动轴承故障诊断中，通过计算循环自相关函数，可以揭示信号中隐藏的周期性和非线性特征，从而提取出故障特有的频率成分。实验结果表明，循环频率能够有效地反映出故障特征频率，这对于识别和定位滚动轴承的故障至关重要。 为了进一步验证这种方法的有效性，研究人员进行了理论分析、滚动轴承故障仿真以及实际试验。对比循环自相关函数谱图与传统的包络频谱图，发现前者在抑制噪声方面表现出优越性，这使得滚动轴承的故障特征在噪声背景中更加清晰，有利于实现精确的故障诊断。 基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取方法提供了一种新的、有效的故障检测手段，对于提升滚动轴承故障的早期预警和精细诊断能力具有重要意义。该方法的应用有望减少设备停机时间，提高工业生产的可靠性，并降低维护成本。在未来的工程实践中，结合机器学习和人工智能技术，这种方法可能将进一步提升滚动轴承故障诊断的自动化水平和精度。