滚动轴承故障诊断预处理

资 源 简 介

滚动轴承故障诊断预处理

详 情 说 明

滚动轴承作为机械设备的核心部件，其健康状态直接影响设备运行效率。故障诊断预处理是准确判断轴承状态的关键环节，主要针对内圈、外圈、滚动体和正常状态四种工况进行信号优化处理。

预处理流程通常包含三个核心阶段：首先进行信号去噪，利用小波变换或自适应滤波消除环境噪声干扰；其次开展特征增强，通过包络解调技术突出故障冲击特征；最后实施特征提取，从时域（峰值因子、峭度等）、频域（共振频带能量）和时频域（小波能量熵）多维度构建特征向量。

针对不同故障部位的预处理要点：内圈故障需重点关注转频谐波成分，外圈故障要注意分析固定频率特征，滚动体故障则需捕捉通过频率的调制现象。通过对比正常状态与故障状态的频谱差异，可建立有效的诊断基准。

高质量预处理能显著提升后续模式识别算法的准确率，为智能诊断系统提供可靠的输入特征。现代方法常结合深度学习进行端到端特征学习，但传统信号处理方法仍具有重要工程价值。