基于自适应优化的TQWT轴承早期故障诊断方法∗∗

黄慧杰 刘桐桐 任学平

(内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头014010)

滚动轴承在旋转机械的应用十分广泛，在设备运行中发挥着无可替代的作用。滚动轴承运行过程中会由于各种原因而发生损坏，轻则产生振动，重则会影响整个机械设备无法正常运行，为了避免引起更大的损失，需要在故障初期对其进行诊断。由于早期故障信息十分微弱，特征提取困难，为此滚动轴承早期故障诊断成为现阶段研究热点以及难点[1-3]。

文献[4]利用小波变换方法处理轴承故障信号，成功的提取出了故障特征；文献[5]利用可调品质因子小波变换分解信号并通过峭度准则以及相关系数准则重构信号，根据重构信号的包络解调谱成功提取出滚动轴承微弱故障特征；文献[6]利用谱峭度最大原则确定可调品质因子小波变换的最佳的共振因子和尺度带，分析重构信号包络谱极值点的频率位置成功提取轴承故障信息。

本文将利用TQWT在不同参数下分解得到的包络谱特征频率强度系数最大原则来提取最优分解分量，通过分析最优分解结果的包络谱来判断轴承故障类型。将通过仿真信号和工程实验数据对本文方法进行验证。为了体现本文方法的优势，将与小波变换方法处理结果进行对比。

1 基础理论介绍

1.1 TQWT

可调品质因子小波变换是早些年由学者Selesnick提出的一种新式离散小波变换。该方法通过改变品质因子Q、过完备系数r以及分解层数J的大小来调节小波分解的尺度因素，十分灵活。……