李卫民，马继召，余发军

（1.唐山职业技术学院 机电工程系，河北 唐山 063004；2.中原工学院 信息商务学院，郑州 451191）

由于工况的复杂性，轴承是机械设备中极易损坏的部件，因此对轴承开展状态监测与诊断，对整个设备的稳定运行具有重要意义［1］。在众多轴承诊断方法中，振动分析法最为常用，其利用安装在轴承周围的加速度传感器测取设备运行时的振动信号，并根据振动信号所含的特征成分判断故障的有无和类型［2］。

对于振动信号中特征成分的识别及提取问题，有Fourier变换、小波变换、时频分析和经验模态分解等信号处理方法。这些方法均是对一维时域振动信号进行故障特征成分提取、依据特征频率与理论故障特征频率对比判断故障类型［3］。然而，该类方法容易受强噪声干扰，而且当轴承深埋安装于某些大型设备中时，其理论故障特征频率不易估算，依据故障特征识别的诊断方法难以奏效。

基于分类思想的故障诊断方法利用不同故障样本的特征差异性确定故障类型，避免单一样本故障特征频率的计算，为旋转机械故障诊断提供了另外一种途径［4］。其一般由样本筛选、特征提取、分类器建立和判断决策4个步骤完成［5］，其中常用于故障诊断的分类器有人工神经网络、Fishier分类器、支持向量机等。近年来，基于信号稀疏表示的分类算法广泛应用于语音识别、图像分类及人脸识别中，取得了显著的效果。因此，将信号稀疏分类（Sparse Representation-Based Classification，SRC）算法应用于滚动轴承的故障诊断中，以避免故障特征频率的估算和噪声影响，为滚动轴承提供一种新的故障诊断方法。……