一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法標(biāo)題：一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法摘要：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的重要部件，其故障會(huì)導(dǎo)致設(shè)備的停機(jī)維修和生產(chǎn)損失。因此，軸承故障的早期診斷對(duì)于設(shè)備的可靠運(yùn)行和維護(hù)至關(guān)重要。本論文提出一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的方法用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。該方法將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和小波變換（WT）相結(jié)合，通過(guò)自適應(yīng)的頻率窗來(lái)提取軸承振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，有效地實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的故障診斷。關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承故障；自適應(yīng)頻率窗；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；小波變換；故障診斷1.引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常見(jiàn)的部件之一，其工作負(fù)責(zé)支持和轉(zhuǎn)動(dòng)負(fù)載。然而，由于長(zhǎng)期運(yùn)行和惡劣的工作環(huán)境，軸承容易出現(xiàn)故障，如磨損、裂紋和松動(dòng)等。這些故障會(huì)導(dǎo)致軸承的性能下降甚至失效，進(jìn)而影響整個(gè)設(shè)備的正常運(yùn)行。因此，及早準(zhǔn)確地診斷軸承故障對(duì)于設(shè)備的可靠運(yùn)行和預(yù)防維護(hù)非常重要。2.相關(guān)工作過(guò)去幾十年里，很多方法被用于滾動(dòng)軸承故障的診斷。其中，時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征、頻域特征和時(shí)頻域特征是最常用的特征提取方法。時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征主要包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峭度等；頻域特征主要包括頻譜特征和包絡(luò)頻譜特征等；時(shí)頻域特征主要包括小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等。然而，這些方法在滾動(dòng)軸承的故障診斷中存在一些問(wèn)題，如特征提取不準(zhǔn)確、故障特征很難區(qū)分等。3.方法本文提出了一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換（AFW-EMD-WT）的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)原始滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，將信號(hào)分解為不同的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）和一個(gè)殘差。然后，采用小波變換對(duì)每個(gè)IMF分量和殘差分量進(jìn)行小波分解，得到不同頻帶的細(xì)節(jié)系數(shù)。接下來(lái)，通過(guò)自適應(yīng)的頻率窗選擇合適的尺度和頻帶，提取出滾動(dòng)軸承的故障特征。最后，利用支持向量機(jī)（SVM）對(duì)提取的特征進(jìn)行分類和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文基于模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。與傳統(tǒng)的特征提取方法相比，該方法能夠更好地提取滾動(dòng)軸承故障特征，實(shí)現(xiàn)故障的早期診斷。5.結(jié)論本論文提出了一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波變換相結(jié)合，通過(guò)自適應(yīng)的頻率窗選擇合適的尺度和頻帶，實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障特征的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化該方法，并在更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。參考文獻(xiàn)：[1]ZhangH,LiangY,WangH,etal.ArollingbearingfaultdiagnosismethodbasedonmultiscalepermutationentropyandGaussianmixturemodel[J].JournalofSoundandVibration,2021,508:116510.[2]LeiY,HeZ,ZiY,etal.Rollingbearingfaultdiagnosisbasedonvariationalmodedecompositionandconvolutionalneuralnetworks[J].JournalofSoundandVibration,2021,508:116601.[3]WangH,ZhangK,WangW,etal.Ahybridhierarchicalfeatureextractionmethodforrollingbearingfaultdiagnosis[J].MeasurementScienceandTechnology,2019,30(1):015003.[4]PengS,HuangZ,WuF,etal.Detectionofrollingbearingfaultsundercombinationofnon-stationaryanddifferentnoiseconditions[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2017,92:149-161.[5]LiD,YuD,YuG,etal.Ahierarchicalrollingbearingfaultdiagnosismethodusingoptimizedsupportvectormachinesandadaptivenoisespectr