一种脊线提取方法在轴承故障诊断中的应用

陈 剑 杨 斌 黄凯旋 蔡坤奇 刘圆圆 刘幸福

1.合肥工业大学噪声振动研究所，合肥，2300092.安徽省汽车NVH工程技术研究中心，合肥，230009

0 引言

滚动轴承是旋转机械的重要组成部件，被广泛应用于航天、冶金、交通运输等行业。因工作环境恶劣、载荷变换不定等因素，滚动轴承成为最容易出现故障的部件之一。运转中的轴承一旦出现故障可能会导致机械损坏，甚至会造成重大的安全事故，因此，对滚动轴承的工作状态进行监测具有重要的工程意义。

时频分析方法近年来被广泛应用于各学科领域的信号分析处理，如地质学[1]、语音[2]、通信[3]、机械工程[4]等。滚动轴承故障振动信号大多是非平稳信号，时频分析方法在分析该类信号时相比于时域和频域分析方法更有优势。郑近德等[5]提出了一种自适应无参经验小波变换方法，并将其与希尔伯特变换结合，成功诊断出转子运转过程中的局部磨损故障；张尚斌等[6]在研究列车轴承故障诊断中，为解决列车运动所产生的多普勒频移和扩展问题，提出了一种时频幅值匹配的多普勒校正方法；丁夏完等[7]针对传统短时傅里叶变换(STFT)带宽固定问题，提出了一种以三阶B样条函数作为窗函数的自适应STFT，并应用于滚动轴承的故障诊断，取得了良好的效果。时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，可以获取信号的瞬时频率特征。关于瞬时频率的提取方法，徐晓迪等[8]将时频谱在时频平面上进行压缩重排，从而提取频谱上的能量脊线，克服了脊线提取不完整的缺点；……