滚动轴承故障诊断基于复Morlet小波滤波和增强的自相关算法

资 源 简 介

滚动轴承故障诊断基于复Morlet小波滤波和增强的自相关算法

详 情 说 明

滚动轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的可靠性。本文介绍一种结合复Morlet小波滤波和增强自相关算法的故障诊断方法，能够有效识别轴承早期故障特征。

复Morlet小波因其具有良好的时频局部化特性，特别适合分析非平稳的轴承振动信号。通过设计合适的中心频率和带宽参数，可以实现对特定故障频率成分的精确提取。小波滤波后的信号会保留与故障相关的冲击成分，同时抑制背景噪声。

增强自相关算法是对传统自相关分析的改进。它通过特定的加权函数增强周期性冲击特征在自相关函数中的表现。这种方法可以有效放大故障相关的周期成分，即使在信噪比较低的情况下也能保持较好的检测性能。

该诊断方法的实施流程主要包括：首先采集轴承振动信号，利用复Morlet小波进行带通滤波处理；然后对滤波后的信号进行增强自相关分析；最后通过频谱分析识别故障特征频率。这种方法相比传统方法具有更高的灵敏度和抗干扰能力，特别适用于早期微弱故障的诊断。

在实际应用中，需要根据轴承的几何参数和运行转速预先计算各故障类型的特征频率，作为诊断的参考依据。同时，合理选择小波参数和自相关增强函数对诊断效果至关重要。