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改进的TQWT在滚动轴承早期故障诊断的应用
引言
滚动轴承作为机械设备中的关键部件，在运转中承担着转动载荷和承载环境因素的压力。随着轮毂和发动机的高效运转，滚动轴承存在着被磨损、疲劳、损坏等故障的风险，这会直接影响机器设备的可靠性和安全性。因此，对滚动轴承故障状态的早期诊断非常重要。针对此问题，TQWT（瞬时角频率分析）成为了一项有效的方法。本文将对TQWT的改进研究进行介绍，并重点探讨其在滚动轴承早期故障诊断领域的应用。
一、TQWT
TQWT，瞬时角频率分析，是一种基于时-频分析的方法来探测信号中的各种故障。其基本原理是将信号分解成瞬时运动频率的形式，这有助于确定信号的频率响应，从而判断其是否正常。在TQWT中，使用的小波变换是可扩展的小波包（EWT）。
TQWT工作原理：将时间信号分解成一系列的子带，子带之间具有等间距的中心频率，并在分解后的子带上应用CWT进行瞬时频率分析。使用窗口函数选取合适的信号，然后将其进行小波变换，得出瞬时周波数、幅值等变量。
二、TQWT改进方法
为了今后更好地应用TQWT分析信号中的滚动轴承故障，研究人员进行了多项改进。
1.加入多尺度TQWT
为了改善TQWT在短时序列中的性能，容易出现信号过多或不足的问题，需要进行加入多尺度TQWT的操作。多尺度的TQWT可以更好地适应多种不同频率的信号，并避免了信号过剩或不足的情况。
2.基于EEMD的TQWT
传统的TQWT算法在分析某些信号时，会遇到噪声信号的影响，这种情况下小波分解的效果就无法得到很好的体现。为了解决这一问题，研究人员引入了EEMD算法，这种方式通过对数据自适应分解去掉了信号中的白噪声，最终提升了故障诊断的精度。
3.基于互信息的盲源分解方法
传统TQWT由于对信号频率的固定解析程度较强，有时不能很好的适应信号的频率波动和模式的变化。为了解决这个问题，研究人员引入了基于互信息的盲源分解方法（BSS）。这种方法是通过互信息来进行信号的盲分解并重构，从而保证信号的特性在分解后得到很好的保留和提升。
三、TQWT的应用于滚动轴承早期故障诊断
针对TQWT算法的改进和优化，研究人员已经将其应用到滚动轴承早期故障诊断领域中。研究人员采用TQWT算法对实验数据进行分析，得到了故障滚动轴承的频谱分析图和时间频谱分布图，进一步通过对信号的瞬时角频率进行分析，以判断轴承是否存在故障。
例如，一些研究人员使用TQWT方法处理大量的轴承信号并提取信号瞬时角频率。通过瞬时角频率的分析，可以得到信号的时间频率分布，以判断轴承是否存在故障。同时，通过对信号进行小波分解后，可以检测轴承故障时随机时间变化的性质，这有利于对早期轴承故障进行有效的判断和处理，从而有效提高轴承设备的可靠性和安全性。
结论
本文介绍了TQWT算法及其在早期滚动轴承故障诊断方面的改进和应用。尽管该算法已经得到了广泛的应用和认可，但仍存在一些挑战，例如在复杂环境下信号的噪声干扰、尺度性和非平稳性等。今后的研究可以尝试从深度学习方向进行改进，以期提高TQWT界面故障诊断的准确性和可靠性。