郑一珍， 牛蔺楷，2， 熊晓燕，2， 祁宏伟， 马晓雄

(1.太原理工大学 机械与运载工程学院，太原 030024；2.太原理工大学 新型传感器与智能控制教育部重点实验室，太原 030024)

滚动轴承作为基础和关键部件，是高端制造装备、智能设备、高科技船舶装备、先进轨道交通等重点领域的关键部件[1]。因此，滚动轴承的性能在很大程度上对整个机械系统或部件的性能起决定作用。

随着生产制造装备朝着规模化、高速化、整体化和智能化的方向发展[2]，滚动轴承的工作环境越来越苛刻，保持架作为其重要的构成部分，发生故障的概率也越来越高。一旦保持架出现故障，其他部分也会出现故障，致使故障原因难以分析。而在轴承工作的过程中，随着保持架早期故障逐步扩展，最终导致保持架断裂失效，往往会造成灾难性事故，危害巨大。为了维持设备安全稳定的运行，对轴承保持架的健康状况必需进行实时监控。

考虑到保持架的早期故障难以直接观察，保持架故障振动信号存在无冲击特性、非平稳性和故障特征难以提取的问题，同时保持架故障的频率特征受很多因素影响，目前还没有比较定性的公式或特征指标来说明其故障。故针对目前研究中普遍采用的振动信号分析法，通过分析故障振动信号特性和数据处理算法提取保持架信号时频特征难以判别保持架故障形式及其损伤程度[3]。近年来，伴随机器学习理论应用的不断推进，智能故障诊断算法已逐步发展成诊断研究方面的重要环节[4]，其算法结构通常包括3个部分，即特征提取、特征选择和模式分类。……