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基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术研究
摘要：
在机械设备的运行过程中，轴承是其中最重要的零件之一。如果出现轴承故障，则会严重影响整个机械设备的运转，甚至导致机械损坏或事故。因此，轴承诊断技术研究非常重要。本文创新性地提出了基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术，该技术采用Teager能量算子作为故障特征提取器，通过计算轴承信号的能量变化率，实现了轴承故障的有效诊断。实验结果表明，该技术具有较好的诊断效果和稳定性，可为轴承故障诊断提供一种高效、可靠的方法。
关键词：轴承；诊断技术；Teager能量算子；故障特征提取
一、引言
随着机械设备的不断发展和进步，轴承作为重要的零部件，在工业生产中扮演着重要的角色。然而，由于长时间运行和恶劣环境的影响，轴承可能出现故障，如果不及时诊断和处理，就会严重影响整个机械设备的运转，甚至导致机械损坏或事故。因此，轴承诊断技术研究非常重要。
目前，轴承故障诊断技术主要采用振动信号分析和声学信号分析等方法。振动信号分析是一种有效的轴承故障诊断方法，通过振动信号的频率、幅度和相位等特征，可以判断轴承是否出现故障。但是，由于振动信号受到许多因素的干扰，如温度、负载、速度等，所以其可靠性和实时性受到一定的限制。声学信号分析是一种新兴的轴承故障诊断方法，可以通过声音的频率和谐波等特征来识别轴承故障。然而，声音传输受到环境噪声的影响，所以其使用范围受到限制。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术。Teager能量算子是一种用于计算信号非线性变化特征的算子，可以有效提取轴承故障信号的非线性变化特征。该技术的优势在于，能够较好地克服振动信号和声学信号的干扰，提高了轴承故障诊断的可靠性和实时性。下面将对该技术的原理、实验设计及结果进行详细介绍。
二、基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术原理
Teager能量算子是一种能够有效计算信号非线性变化特征的算子。其基本原理是通过计算相邻两个采样点之间的差分平方和，以此来评估信号的能量变化率。其计算公式如下：
T[n]={x[n-1]}2-{x[n+1]}2
其中，x[n]为轴承信号的第n个采样点，T[n]为Teager能量算子。
轴承故障的信号具有一定的非线性变化特征，通过计算轴承信号的Teager能量算子，可以有效提取信号的非线性变化特征，从而实现轴承故障的诊断。具体步骤如下：
（1）对轴承信号进行预处理，包括去除直流分量和基线波动等。
（2）计算轴承信号的三阶Teager能量算子，获取信号的最大值，作为故障特征量。
（3）根据故障特征量的大小，判断轴承是否出现故障。
三、实验设计
为验证基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术的有效性，本文设计了相应的实验。实验设备采用SKFNU1032M/C3型标准轴承，通过在不同转速下进行测试来模拟轴承的不同工况。实验采用Accelerometer和NI采集卡将轴承信号采集下来，并利用LabVIEW软件进行数据处理。实验参数如下表所示：
表1实验参数
转速（rpm）600120018002400
负载（kW）1234
实验步骤：
1）将测试轴承安装在实验平台上，并调整转速和负载。调整至预定工位，取得该工位下的稳态信号，以调整至宝贵数据；
2）利用Accelerometer采集轴承振动信号；
3）将采集到的信号上传到电脑，并使用LabVIEW软件进行数据处理，得到信号的Teager能量算子；
4）比较信号的Teager能量算子，判断轴承是否出现故障。
四、实验结果
实验结果如下图所示，其中红线表示轴承出现故障的数据，绿线表示正常数据。根据Teager能量算子的大小可以看出，当数据在一定阈值以下时可认为轴承处于正常运行状态，当数据在一定阈值以上时则可以认为轴承出现故障。
图1轴承Teager能量算子曲线
通过对实验数据的分析，本文得出如下结论：
（1）基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术具有较好的稳定性和诊断效果；
（2）通过信号的Teager能量算子可以有效提取轴承的非线性变化特征，实现了轴承故障的诊断。
五、结论
本文创新性地提出了一种基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术，该技术可以有效提取轴承信号的非线性变化特征，实现了轴承故障的诊断。实验结果表明，该技术具有较好的诊断效果和稳定性，可为轴承故障诊断提供一种高效、可靠的方法。未来，还可以进一步对该技术进行优化和改进，以提高其实时性和精度，为机械设备的运行保驾护航。