阎旭坤，石全，李志勇，宋亚飞，辛光

(军械工程学院 装备指挥与管理系，石家庄 050003)

轴承故障是旋转机械停机的主要原因之一，有时可导致灾难性的后果。如何更早探测到轴承的微弱故障是有效实施维修活动(备件订购、更换等)的关键。振动信号分析是轴承状态监测常用且有效的方法。由轴承故障产生的信号涵盖的频带很宽，很容易被其他部件(齿轮、轴等)所产生的振动和噪声淹没[1]。因此，将轴承故障产生的信号与轴、齿轮等产生的信号分离是发现轴承微弱故障的前提。已有研究提出了应用AR滤波结合最小熵反卷积[2-3]、自适应噪声删除[4]等方法提取轴承微弱故障信号，在此，尝试应用多次时域同步平均实现轴承微弱故障信号的提取。

1 时域同步平均原理

时域同步平均需要按特定整周期截取信号，并保证信号起始点的相位相同。通常，需要在转轴上安装一个精度较高的光电码盘，在一转内按等角度间隔产生一定数量的脉冲。它主要用来去除与相应转轴非同步的信号成分。这些非同步信号的成分包括噪声、轴承振动信号、与其他轴相关的振动信号成分。

(1)

时域同步平均的效果取决于平均的段数，平均段数越多，效果越好。对于输入轴转频在20～50 Hz的情况，以输入轴为同步轴的时域同步平均段数应为60～100；以中间轴为同步轴的时域同步平均段数应为20～33；以输出轴为同步轴的时域同步平均段数应为12～20。

2 轴承微弱故障信号提取方法

首先将以输入……