陈鑫 郭瑜 伍星

摘要： 针对特征优化图改进包络谱（Improved Envelope Spectrum via Feature Optimization?gram， IESFOgram）算法在轴承随机滑动的条件下不能有效揭示故障特征的问题，提出了一种基于设置特征频率容差因子的改进IESFOgram算法。该方法使用循环谱相关分析提取滚动轴承故障振动分量;基于轴承随机滑动特性设置特征频率容差，并计算特征频率各阶次谐波频率与边带积分比值之和，确定包含轴承故障信息最丰富的解调频带;包络谱分析辨识轴承故障特征。仿真数据、西储大学部分数据和实验数据的结果分析表明，所提出方法可有效解决IESFOgram算法在轴承随机滑动的条件下失效的缺陷。

关键词： 故障诊断; 滚动轴承; 快速谱峭度; 循环平稳; 特征包络谱

引  言

滚动轴承是旋转机械中最容易损坏的基础部件之一。当滚动轴承发生故障时，由于受到刚度非线性、摩擦力和外载荷等因素的影响，其振动信号往往表现出非平稳特征，如何从非平稳信号中提取故障特征信息，在滚动轴承故障诊断中显得尤为重要。

包络分析是轴承故障诊断中广泛应用的有效方法之一，其可从复杂信号中提取故障调制信息，抑制干扰成分，并准确判断故障部位和类型[1]。如何获取合适的解调频带一直是研究的热点之一，Antoni提出基于谱峭度自适应获取解调频带的快速谱峭度（Fast Kurtogram，FK）算法[2]，该算法近十年来得到广泛研究和应用。然而，在信噪比非常低或存在较强非高斯噪声的工况下，FK算法确定的解调频带可能无法有效揭示故障特征[3]。……