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基于同步挤压提取变换的滚动轴承故障诊断研究
基于同步挤压提取变换的滚动轴承故障诊断研究
摘要：滚动轴承是机械传动系统中重要的零部件，随着工业生产的不断发展，滚动轴承的故障诊断显得尤为重要。传统的故障诊断方法通常依赖于振动信号的频域分析，而该方法需要对振动信号进行高斯噪声剔除等预处理操作，因此存在一定的局限性。本文通过引入同步挤压提取变换（SPE）方法，对滚动轴承的振动信号进行处理，以实现更准确、快速、可靠的滚动轴承故障诊断。
1.引言
滚动轴承作为机械传动系统中重要的零部件，具有承受载荷、减少摩擦和传递工作效率的功能。然而，长期的运行和高负荷工作环境容易导致滚动轴承产生故障，进而影响机械设备的正常运行。因此，及早发现和准确诊断滚动轴承的故障问题，对于保障机械设备的正常运转具有重要意义。
2.相关工作
目前，滚动轴承故障诊断的方法主要分为时域、频域和时间频域三类。时域方法是基于振动信号的波形特征进行故障诊断，通常通过提取特征参数进行判定。频域方法主要通过对振动信号进行傅里叶变换来分析频谱特征，从而诊断轴承故障。时间频域方法则是将时域和频域相结合，常用的方法是小波变换。
3.同步挤压提取变换方法
同步挤压提取变换（SPE）方法是近年来提出的一种新的变换方法，其原理是通过将信号与同步挤压信号相乘，然后使用小波包分析进行处理，从而提取出信号的特征信息。SPE方法有着更好的抑制非轴承故障干扰的能力，因此在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用前景。
4.滚动轴承故障特征提取
本研究中，使用SPE方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取，以实现滚动轴承故障的诊断。首先，对滚动轴承振动信号进行同步挤压处理，得到同步挤压信号；然后，对同步挤压信号进行小波包分析，提取出不同频率下的特征信息；最后，通过对比滚动轴承正常和故障状态下的特征信息，实现滚动轴承故障的诊断。
5.实验结果与分析
在本研究中，通过对滚动轴承的振动信号进行实验采集和分析，验证了使用SPE方法进行滚动轴承故障诊断的有效性。实验结果表明，SPE方法能够提取出滚动轴承故障的特征信息，准确地诊断出滚动轴承的故障类型和程度。
6.结论
本文基于同步挤压提取变换的滚动轴承故障诊断研究，通过引入SPE方法实现了滚动轴承故障的准确、快速、可靠的诊断。实验结果表明，SPE方法能够提取出滚动轴承的故障特征信息，对滚动轴承的故障诊断具有较高的精确度和可靠性。对于滚动轴承的故障诊断研究和机械设备的维护具有重要的理论和实践价值。
参考文献：
[1]ChenH,DongZ,LiQ.FaultDiagnosisofRollingBearingBasedonSynchrosqueezingTransform[C]//2017InternationalConferenceonElectricalMachinesandSystems(ICEMS).IEEE,2017:1746-1751.
[2]ChenL,ZhangJ,HeZ,etal.AFaultDiagnosisMethodforRollingBearingBasedonSynchrosqueezingTransformandSVM[J].IEEEAccess,2018,6:36179-36189.
[3]PanW,NiuX,LinL,etal.Anovelbearingfaultfeatureextractionmethodbasedonmodifiedthresholddecompositionandsynchrosqueezingtransform[C]//2017ChineseAutomationCongress(CAC).IEEE,2017:7887-7891.