双树复小波包与1.5维谱：轴承故障诊断新策略

本文主要探讨了"基于双树复小波包变换和1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法"。在当前工业生产中，滚动轴承的健康状况对设备运行至关重要，然而，传统的故障识别技术往往面临复杂性高、非平稳性等问题。为解决这一难题，湛维明、石岩和王佳三位作者提出了创新的诊断策略。 首先，他们利用双树复小波包变换这一先进的信号处理工具。双树复小波包变换是一种多尺度分析技术，它能有效地分解非平稳的滚动轴承故障信号，将其拆分成多个独立的子带信号分量。这种变换能够捕捉信号在不同频率范围内的特性，有助于提取潜在的故障特征。 接着，他们采用峭度评价指标作为筛选工具。峭度是衡量数据分布峰度的重要参数，通过对分解后的子带信号进行分析，选择具有丰富特征信息的子带作为最佳分量，这些信号包含着故障模式的关键信息。 在进一步的步骤中，他们对选出的最佳子带信号进行包络解调，去掉高频噪声，增强信号的稳定性，以便更清晰地观察故障特征。包络信号的处理有助于降低信号的维度，使关键信息更为集中。 最后，通过计算包络信号的1.5维谱，研究人员得以揭示故障的时空特征。1.5维谱扩展了传统的二维频谱分析，提供了更为丰富的频率-时间信息，使得故障特征更加明显，有利于故障类型的精确识别。 实测信号分析的结果证实了这种方法的有效性。基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法不仅能够准确地判断滚动轴承的故障类型，还具有很高的工程实用价值。这为轴承故障早期预警、预防性维护和设备健康管理提供了新的理论支持。 关键词：双树复小波包变换、1.5维谱、滚动轴承、故障诊断。该研究在机械工程领域有着重要的理论贡献，并可能在未来工业设备维护中得到广泛应用。