陈仁祥， 吴昊年， 韩彦峰， 赵 玲， 吴志元， 陈里里

(1.重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆 400074；2.重庆大学 机械传动国家重点实验室，重庆 400030)

工程实际中各种旋转机械(如风力发电机组、数控机床主轴等)往往在不同转速工况下运行。转速不同势必改变信号特征(如能量、频谱结构等)[1]，不同转速下的振动信号难以比较。使得目前面向同一工况故障诊断方法不能有效实现不同转速下设备诊断。不同转速工况下旋转机械诊断问题已成为当前机械故障诊断领域的难点与热点。

对于不同转速工况下旋转机械故障诊断，目前主要有阶次分析和时频分析两种方法[2]。阶次分析方法是将时间域的非平稳信号转化为角域的平稳或循环平稳信号，使传统信号处理方法能够重新发挥作用。如:任凌志等[3-4]分别采用多尺度线调频基稀疏信号分解和自适应时变滤波进行阶比分析从而对齿轮箱进行故障诊断。Zhao等[5]提出了一种基于无键相包络阶次分析的变转速轴承诊断技术。Eggers等[6-7]将时域平均技术和阶次跟踪相结合进行变工况下齿轮箱故障诊断。时频分析方法能同时提供时间域与频率域的联合分布信息，以进行机械信号瞬态特征的提取。Zhao等[8]提出了一种基于IMF(Intrinsic Mode Fuction)的自适应包络谱分析技术进行复杂服役环境下的滚动轴承多损伤检测。Li等[9-10]提出了一种基于广义压缩变换的时频表达方法进行变转速齿轮箱故障诊断。Vicua[11]采用STFT (Short-Time Fourier Transform)分析变速变载下振动信号的调频、调幅特性以进行故障特征提取。……