陈志刚,赵 杰,张 楠,车昊阳

(1.北京建筑大学 机电与车辆工程学院,北京 100044;2.北京市建筑安全监测工程技术研究中心, 北京 100044;3.中国石油集团川庆钻探工程有限公司 长庆井下技术作业公司,陕西 西安 710021)

0 引 言

旋转机械设备运行环境复杂多变,滚动轴承作为其重要部件,在其中发挥着不可或缺的作用。旋转机械设备一旦发生事故,将会造成巨大经济损失和员工伤亡,所以对轴承进行必要的故障诊断意义重大[1]。

旋转机械设备运转过程中通常夹杂着来自不同振源的噪声,使得瞬态故障振动信号难以被提取、识别,不能被有效地诊断和分析。

在实验采集到的振动信号中,通常夹杂着短时间的瞬变特征,而早期微弱故障往往发生在信号瞬变的时刻,在强噪声背景下的特征提取困难,不易识别,所以研究高效的时频分析方法尤为重要[2]。

时频分析(TFA)方法对于时变信号十分有效,在过去的几十年里受到了业界极大的关注,其自身也得到了长足的发展。但是,传统的TFA技术依然存在较大的问题,如信号两边的交叉项干扰、分解模态混叠、海森伯格不确定性原理等问题。

短时傅立叶变换[3](short-time Fourier transform, STFT)的时-频分辨率较好,但对于不同的信号适应性较差,需重新选择窗函数;小波变换[4](wavelet transform,WT)的窗口大小可根据信号频率的不同做出改变,克服了STFT的缺点,但是小波基的选择受人为影响较大;Wigner-Ville[5]分布具有较高的时频分辨率,对于多分量信号存在交叉干扰项,分析效果较差。

经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)是HUANG N E[6]在1998年提出的一种自适应时频信号处理方法。……