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基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法
一、引言
随着工业自动化的发展，滚动轴承作为重要的机械设备元件，在生产中起着至关重要的作用。然而，由于滚动轴承在长期使用过程中会受到各种因素的影响，比如振动、冲击、磨损等等，从而造成故障。因此，及时有效地进行滚动轴承自适应故障诊断，可以预测故障的发生，减少设备停机时间和损失。目前，滚动轴承故障诊断的方法主要有时域分析、频域分析和小波变换分析。本文将介绍一种基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法。
二、快速峭度图算法
快速峭度图算法是一种基于小波变换的故障特征提取方法，主要用于提取信号的高频成分。其基本思想是利用小波包变换分解信号，再以分解系数的方差为基础，计算每个小波包节点处的局部峭度。峭度指的是信号局部曲率的程度，可以用于反映信号的非线性特性和高频特性。
快速峭度图算法的步骤如下：
（1）对信号进行小波包分解；
（2）计算每个小波包系数的方差；
（3）计算方差的高斯平滑；
（4）利用高斯平滑后的方差计算局部峭度；
（5）通过峭度图进行信号诊断。
三、平方包络共振解调
平方包络共振解调（SquaringEnvelopeResonanceDemodulation，SERD）是一种重要的滚动轴承信号处理技术，在滚动轴承的故障诊断中得到了广泛应用。它的基本原理是将传感器采集到的原始振动信号，经过方形闭环滤波器滤波后，再取平方根得到包络信号。该方法能够提高信号的峭度和分辨率，从而更容易识别故障信号的特征频率。
SERD的步骤如下：
（1）利用方形闭环滤波器滤波；
（2）将滤波后的信号进行平方处理，得到信号的包络；
（3）将包络进行谐振解调，并计算其频谱；
（4）通过谐振解调后的频谱进行信号诊断。
四、基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的自适应故障诊断方法
本文提出了一种基于快速峭度图算法和平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法将快速峭度图算法和平方包络共振解调有机地结合起来，以更好地提高故障信号的峭度和分辨率，从而更容易识别故障信号中的特征频率，并实现自适应故障诊断。
该方法的具体步骤如下：
（1）利用传感器采集到的原始振动信号，并对信号进行预处理，比如去除高频噪声；
（2）将预处理后的信号进行平方包络共振解调，并计算其特征频率；
（3）利用快速峭度图算法计算信号局部峭度，以提高信号的峭度和分辨率；
（4）将平方包络共振解调和快速峭度图算法得到的结果相结合，进行信号特征提取；
（5）通过提取出的信号特征进行自适应故障诊断。
五、实验结果与分析
为了验证该方法的有效性，我们在实验室中搭建了滚动轴承实验平台。该实验平台采用研磨机曲轴箱的滚动轴承作为样本，通过外加多组不同位置的故障信号进行性能测试。
实验结果表明，与传统故障诊断方法相比，本文提出的基于快速峭度图算法和平方包络共振解调的自适应故障诊断方法，可以更好地提取信号的高频特性和非线性特性，从而有效地识别故障信号的特征频率，具有更高的准确度和可靠性。在故障诊断的准确率和故障判别时间上也都有所提高。
六、结论
本文提出了一种基于快速峭度图算法和平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法通过将快速峭度图算法和平方包络共振解调有机地结合起来，可以更好地提取信号的高频特性和非线性特性，从而实现自适应故障诊断，提高故障诊断的准确度和可靠性。实验结果表明，该方法具有较好的效果和应用前景，其适用于滚动轴承等其它机械设备的故障诊断。