设备设计/诊断维修/再制造
现代制造工程（ModemManufacturingEngineering）
2013年第11期
基于谱峭度小波变换法的轴承故障特征提取技术研究
陈辉，孔凡让，李昌林
（中国科学技术大学精密机械与精密仪器系，合肥230027）
摘要：采用一种基于帽度最大化的谱哨度法设计最优带通滤波器。首先，从系统振动信号中提取出包含故障成分的大致范围；然后，进一步利用小波分解提取固有高频故障信号；最后，对信号进行包络解调分析得出故障信号特征频率。
并通过实际轴承故障实验数据的分析表明，该方法能够提取轴承的故障特征，并具有良好的实际应用效果。关键词：谱增度：小波变换；共振解调：轴承：故障诊断
中图分类号：TH39文献标志码：A文章编号：1671—3133(2013)11—0122—05
Researchonanextractionmethodoffaultdiagnosisin
Chen Hui,Kong Fanrang,Li Changlin
( Department of Precision Machinery Instrumentation , University of Science and
Technology of China ,Hefei 230027 , China)
Abstract : First study the hasic theories of spectral kurtosis and wavelet analysis ,and design a combination used in the resonance demodulation methods of feature extraction for bearing fault diagnoses . Use a optimal band-pass filter based on a maximization method of spectrum kurtosis ,then can extract a roughly range of fault component part it contains from the system vibration sig nals. Further, wavelet analysis will decompose the high frequency ingredients out . Analyzing the envelope demodulation of signal can finally detect the fault frequency - And related bearing fault diagnoses of experimental data show that ,this method can extract the bearing fault characteristics sucoessfully and so have an effective application -
Key words : spectral kurtosis ; wavelet transform ; resonance demodulation ; bearing ; fault diagnoses
0引言
滚动轴承是一种旋转机械中常见的、应用较广的机械部件，其运行状态往往直接影响整台机器的性能，因此，对滚动轴承的状态监测与故障诊断具有重要的现实意义
目前，共振解调是一种较为常见的故障诊断方法，但其存在着一定的局限性2]。对于带通滤波器参数的选择往往取决于操作者的经验和历史数据，而且费时、费力。
本文将通过谱峭度小波变换法对滚动轴承的故障进行诊断。首先，对轴承诊断中的谱峭度和小波分析方法进行介绍与分析：然后，利用谱峭度法设计最优带通滤波器进行滤波：再利用小波分解进一步提取固有高频故障信号：并对信号进行包络解调分析，分析出了轴承的故障信号特征频率：最后，利用实测轴
承故障振动信号进行了实验验证。 122
1谱峭度小波变换方法
1.1谱峭度在检测轴承故障中的应用
谱度这一概念最早是由Dwyer提出来的，用于解决功率谱无法检测和提取信号中瞬态现象的问题。基本思路是通过计算信号每一根谱线对应的峭度值，找出隐藏在其中的瞬态信号，并确定所在频带。Jerome后来对谱峭度进行过深入的研究3]，在非平稳信号的Wold-Cramer分解上，对谱峭度进行了定义，并提出了一种基于短时傅里叶变换的估计方法，完善了其理论框架，并应用到实际当中，现在已能够利用谱峭度法的峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数。
轴承的振动模型为：
Z(t) =X(t) +N(t)
(1)
式中：Z(t)为实测信号：X(t）为被检测的故障信号，是由瞬时冲击力引起的系统结构共振：N（t）为噪声；t为