郭俊超 甄 冬 孟召宗 师占群 谷丰收

1.河北工业大学机械工程学院，天津，300130 2.Centre for Efficiency and Performance Engineering,University of Huddersfield,Huddersfield，UK，HD1 3DH

0 引言

滚动轴承是旋转机械中使用最广泛的零部件之一，其运行状态是否正常直接影响整个机器系统的效率和性能[1]。如果没有预警，轴承故障将导致经济损失和严重的安全问题，因此，滚动轴承的失效预警对于确保机械系统的正常运行是必不可少的，近年来轴承故障诊断受到了越来越多的关注[2-3]。目前，许多先进的信号处理方法已被应用于滚动轴承的故障诊断，包括维格纳-威利分布(Wigner-Ville Distribution，WVD)、经验小波变换(empirical wavelet transform，EWT)、局部均值分解(local mean decomposition，LMD)和变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)等。尽管这些方法已经被证明对于滚动轴承故障检测是有效的，但它们各自存在着一些局限性。例如，WVD具有较高的时频分辨率，但会受到交叉项干扰的限制[4]；EWT是一种出色的信号分解方法，但是它受到二进制频带分配的困扰[5]；LMD是一种用于非平稳信号的自适应分析方法，但它受模态混叠的影响[6]。VMD是一种自适应的准正交信号分解方法，但是很难确定其惩罚因子和分解层数[7]。此外，还有多种其他信号处理方法可用于滚动轴承的故障诊断[8-9]，但是这些方法中的大多数主要关注信噪比的提高，而忽略了振动信号中固有的调制特性。

近年来，调制信号双谱(modulation signal bispectrum，MSB)分析在故障诊断领域得到应用。该方法能够有效地利用调制特性且具有高性能的噪声抑制能力，此外，它还具有保留相位信息的能力。GU等[10]利用MSB诊断电动机的转子故障，并通过仿真和实验数据证实了该方法优于常规双谱分析方法。……