柏 林，刘小峰，刘子军

(重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆，400044)



相关匹配在轴承故障诊断技术中的应用*

柏 林，刘小峰，刘子军

(重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆，400044)

在分析传统轴承故障诊断方法不足的基础上，提出了基于相关匹配的滚动轴承故障诊断新方法。该方法使用滚动轴承故障冲击的动力学模型建立故障脉冲的解析模型，并以该模型作为匹配原子，采用谱峭度、峭度、平滑系数及相关系数方法对匹配模型进行了全方位的优化。该方法在一维时间域上以周期性的最优化脉冲模型，对轴承振动信号中等时间间隔的故障脉冲进行最佳逼近，不仅解决了传统匹配追踪法的欠分解或过分解的问题，并能有效地提取出不同故障时间产生的故障脉冲，便于进一步的轴承故障的量化分析。仿真和试验结果验证了该方法的可行性与有效性。

滚动轴承； 相关匹配； 匹配追踪； 谱峭度

引 言

滚动轴承是旋转机械的常见部件，其轻微故障都有可能改变部件的运行状态，进而牵连到其他部件，影响到整台设备的可靠性、精度及使用寿命。对滚动轴承进行状态监测，及早发现轴承潜在的故障对于保障设备的正常运行是至关重要的。轴承故障会导致振动信号中出现间断性冲击响应成分，这种脉冲响应成分通常在时域上的发生时间间隔可用来诊断轴承元件的局部损伤[1]。因此，许多传统的方法通过对冲击响应成分的周期检测与提取来辨识轴承故障根源所在，但在复杂工况下，轴承故障脉冲在各种噪声的干扰作用下产生了很大的畸变，传统的信号处理方法往往不能达到提取或突出故障脉冲信号的目的。……