自适应有理小波变换技术在滚动轴承故障诊断中的应用

"自适应有理小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用" 本文是一篇关于滚动轴承故障诊断的学术论文，由孙珊珊和何光辉共同撰写，属于首发论文，并得到了国家自然科学基金的支持。研究主要关注如何有效检测和诊断滚动轴承的早期故障，特别是面对非平稳性和噪声干扰的问题。 在滚动轴承的故障诊断领域，由于早期故障信号往往具有非平稳性和强噪声的特点，传统的信号处理方法可能无法准确地提取出故障特征。为此，作者提出了基于自适应有理小波变换的新方法。自适应有理小波变换是一种能够根据信号特性调整的小波分析工具，它可以根据故障信号的结构特征来构造相应的小波基，以更精确地匹配信号的局部特性。 具体实施过程中，首先，该方法通过分析故障信号的特性来构造适应性有理小波。然后，利用这种有理小波对原始故障信号进行多尺度分解，得到多个层次（J层）的高频小波分量。这些分量包含了信号的不同频率成分，有助于揭示故障信息。最后，通过选择峭度较大的高频小波分量，结合Hilbert瞬时频率谱分析，可以进一步突出故障特征，从而实现故障特征的有效提取。 实验部分，该方法被应用于多组滚动轴承内圈和外圈的故障振动信号中，结果证实了该方法在提取早期故障特征方面的优越性，表明它能够有效地从复杂的振动信号中识别和分离出故障信息。 关键词涵盖了模式识别、特征提取、自适应有理小波变换和故障诊断，显示了研究的核心内容和技术手段。文章的中图分类号将其归类为机械工程（TH133.33）和信号处理技术（TP206+.315），反映了其研究领域和科学分类。 总结而言，这篇论文介绍的自适应有理小波变换技术为滚动轴承故障诊断提供了一种新的思路，尤其是在处理非平稳和噪声环境下的故障信号，为机械设备的健康管理提供了有力的工具。