基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法研究.docx

基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法研究
基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法研究
摘要：滚动轴承是机械系统中常见的关键部件之一，因其承载着机械运动的任务，所以其健康状态对于机械系统的正常运行至关重要。为了实现对滚动轴承故障的早期检测和预测，本文提出了一种基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先将滚动轴承的振动信号转化为图信号表示，然后使用图信号处理技术提取滚动轴承的故障特征。通过实验验证，该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，对于滚动轴承的故障诊断和预测具有一定的实际应用价值。
关键词：图信号处理；滚动轴承；故障特征提取；故障诊断；故障预测
1.引言
滚动轴承是一种广泛应用于各种机械系统中的关键部件，其正常运行对于机械系统的安全和可靠性至关重要。然而，由于长期运行和外界环境的影响，滚动轴承可能会出现各种故障，如内外圈损伤、滚动体损伤等。如果这些故障不能及时检测和诊断，将会导致机械系统的性能下降甚至发生严重事故。因此，滚动轴承的早期故障检测和预测对于保障机械系统的正常运行具有重要意义。
2.相关工作
目前，滚动轴承故障检测和预测的方法主要有时域方法、频域方法和时频域方法。时域方法是最常用的方法之一，通过分析滚动轴承振动信号的时间序列特征来判断轴承是否发生故障。频域方法则是通过将振动信号转化为频谱域来分析轴承的故障特征。时频域方法是将时域和频域方法相结合，可以更准确地提取轴承的故障特征。
3.图信号处理
图信号处理是一种新兴的信号处理技术，其基本思想是将信号表示为图信号。在滚动轴承故障特征提取方面，图信号处理可以更好地捕捉到滚动轴承振动信号的复杂结构特征。图信号是通过把滚动轴承振动信号中的数据点构建为图的节点，并通过相邻数据点的连接构建为图的边，从而形成图信号。
4.基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法
基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法主要包括以下步骤：
（1）数据采集：使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号。
（2）信号预处理：对采集到的振动信号进行滤波和去噪处理，去除不必要的干扰。
（3）图信号表示：将预处理后的振动信号转化为图信号表示。
（4）图信号处理：应用图信号处理技术提取滚动轴承的故障特征。
（5）故障诊断和预测：根据提取的故障特征，进行故障诊断和预测。
5.实验验证
为了验证基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法的有效性，本文设计了一系列实验。实验结果表明，该方法可以有效地提取滚动轴承的故障特征，对于滚动轴承的故障诊断和预测具有较高的准确性和可行性。
6.结论
本文提出了一种基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法，该方法通过将滚动轴承的振动信号转化为图信号，利用图信号处理技术提取滚动轴承的故障特征。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。在未来的工程应用中，该方法有望为滚动轴承的故障诊断和预测提供一种新的思路和方法。
参考文献：
[1]Yue,C.,&Zainaldin,A.(2017).Graphsignalprocessing:Optimizationandalgorithms.IEEETransactionsonSignalProcessing,65(11),2902-2917.
[2]Wang,X.,&Gadde,A.(2019).Graphsignalprocessingofbearingfaultdiagnosisundervaryingoperatingconditions.MechanicalSystemsandSignalProcessing,130,183-197.
[3]Li,K.,Shi,B.,&Wang,M.(2020).Graphsignalprocessing:Convolutionalneuralnetwork-basedfaultdiagnosisforrotationalmachinery.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,69(4),1187-1196.
[4]Zhang,S.,Sun,Y.,&Che,H.(2021).Agraphsignalprocessingframeworkforsparsetime-frequencyanalysis.SignalProcessing,183,28-38.