改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断

来源：机床与液压杂志2022年第18期北京时间：

作者：朱朋，裴雪武，周祖清

单位：重庆交通大学机电与车辆工程学院；重庆交通大学机电与车辆工程学院；重庆交通大学机电与车辆工程学院

摘要：针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱，难以识别的问题，提出一种改进经验小波变换（EWT）降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大，存在划分不合理的问题，提出极大值包络处理的划分方式；采用改进的EWT进行自适应信号分解，获得不同的固有模态分量，采用峭度准则筛选出有用模态分量，并进行重构得到降噪后的信号；为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分，对降噪后的信号采用快速谱相关（Fast-SC）进行分析，获得平方增强包络谱；对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析，实现早期故障诊断。结果表明：与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比，所提方法能有效增强早期故障特征频率，实现早期故障的准确诊断。

关键词：经验小波变换;快速谱相关;滚动轴承;早期故障诊断

基金资助：重庆交通大学研究生教育创新基金项目（2021S0036）