张彬

摘 要：针对滚动轴承振动信号的特点，文章首先对振动信号进行小波包变换，得到不同的分解频带。再对各频带信号与原信号进行相关性分析，求出各信号相关因子作为频带选择的参考。然后对选择的频带信号重构，并进行包络解调，确定出相应的频谱或功率谱，最后与轴承故障特征频率作比较，从而实现故障诊断。对滚动轴承内环故障的实验结果表明，该方法能较好的判断出轴承故障。

关键词：小波包；相关性分析；滚动轴承；故障诊断

中图分类号：TH165 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）05-0111-02

滚动轴承是各类机械设备运用最广泛的零件之一，在实际生产过程中，对滚动轴承的监测和故障诊断显得特别重要。轴承在运转过程中，若存在局部不规则损伤（如剥落、点蚀、裂纹等）时，必然会产生间断性冲击，从而激起轴承座和其他机械零件产生共振，形成一系列冲击振动。包络检测是滚动轴承故障，特别是早期故障诊断的一种有效方法。而运用小波包分解可以得到信号在各个频带的详细信息，据此可选择出所关注的信号成分。

相关函数是振动信号在时延域上的描述，利用互相关函数法则是改善信噪比提取有用信号的有效方法。本文对滚动轴承故障信号做小波包分解，然后利用相关性准则选择出对应的故障频段，然后通过Hilbert包络谱，分析滚动轴承故障特征频率，进而诊断出故障。

1 小波包变换原理

小波包分析方法是基于多分辨率小波变换思想的基础上发展起来的，即把信号在一系列不同层次空间进行分解。……