时间-小波能量包络谱提升滚动轴承故障特征提取准确性

本文主要探讨了在滚动轴承故障诊断领域中传统包络谱方法存在的局限性，即在提取故障特征时的准确性问题。针对这一问题，研究者周伟强、侯立刚和苏成利提出了一个创新的方法——基于时间-小波能量包络谱分析。这种方法结合了时间和小波分析的优势，旨在提高特征频率的提取精度。 传统包络谱是通过分析信号的幅度变化来识别故障特征的一种技术，但在复杂机械系统的滚动轴承中，由于噪声干扰和非线性效应，它可能无法准确捕捉到故障的关键频谱成分。为了克服这些挑战，时间-小波分析被引入，其能够更好地处理非平稳信号，同时分解信号为不同尺度和频率的信息，有助于分离故障信号与背景噪声。 作者首先对滚动轴承各部位收集的数据进行了详细的实验，运用了传统的包络谱方法和他们提出的新型时间-小波能量包络谱进行对比分析。实验结果显示，时间-小波能量包络谱分析法表现出显著的优点，能够在更精细的时间尺度上提取出更清晰的特征频率，这对于滚动轴承故障的早期识别和精确定位至关重要。 关键词：故障诊断、时间-小波能量包络谱、包络谱、滚动轴承、特征提取，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和目标，即通过新的分析方法改进故障检测的性能，提升工业设备维护的效率。 该研究对于滚动轴承故障诊断领域的实践应用具有重要意义，因为它提供了一种更为精确和有效的特征提取策略，有助于工程师和维护人员在实际操作中更准确地判断轴承的工作状态，防止潜在的设备失效，从而降低维修成本和生产停机时间。此外，该工作也为其他信号处理领域，特别是那些涉及非平稳信号分析的领域，提供了有价值的参考和借鉴。