滚动轴承微弱故障信号的诊断的方法

资 源 简 介

滚动轴承微弱故障信号的诊断的方法

详 情 说 明

滚动轴承作为机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备运行稳定性。微弱故障信号的诊断主要面临两个技术难点：一是故障特征易被强噪声淹没，二是早期故障冲击信号能量低。

核心诊断方法分析 最小熵反卷积(MED) 通过最大化信号脉冲特征的峭度值，有效解卷积混合噪声的观测信号。其优势在于无需预先建立系统模型，特别适合处理轴承故障产生的周期性冲击信号。

自适应消噪技术 采用变步长LMS算法等自适应滤波器，实现噪声参考通道的智能调节。关键技术在于构建合适的参考噪声信号，常见方法包括相邻传感器信号采集或虚拟噪声通道生成。

西储大学数据应用规范 标准化的轴承数据集解决了算法验证的基准问题。需注意不同损伤直径（0.007英寸至0.021英寸）对应的信号信噪比差异，建议采用分频段能量比对方法处理微弱故障案例。

工程实施要点 信号预处理阶段建议结合Teager能量算子增强瞬态成分 采用MED时需优化滤波器长度参数，过大会导致冲击特征模糊 对于变速工况，应引入角域重采样消除转速波动影响

这些方法在风电齿轮箱等低速重载场景中已实现98%以上的早期故障识别率，但针对变载荷条件下的微弱故障诊断仍需进一步研究抗干扰算法。