基于故障特征显著性指数图的滚动轴承最优解调频带识别方法

来源：机械工程学报杂志2025年第23期北京时间：

作者：郑近德, 丁文海, 程健, 李姜宏, 桑炜

单位：1. 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山 243032;2. 安徽省智能破拆装备工程实验室 马鞍山 243032

摘要：基于共振解调的滚动轴承故障诊断方法的关键是选择最优解调频带。针对快速谱峭度图(Fast Kurtogram,FK)方法中固定频带划分方式的不足，提出了一种新的自适应共振解调方法—故障特征显著性指数图(Fault characteristic saliency index gram,FCSIgram)。FCSIgram首先基于快速迭代滤波(Fast iterative filtering,FIF)算法提取滚动轴承频域信号的谱趋势曲线；其次，通过调整FIF算法中滤波区间的长度，建立多级谱分割模型，实现对频谱的多级自适应划分；然后，基于振动信号的多点峭度谱构建故障特征显著性指数指标，并用于选择滚动轴承振动信号的最优解调频带；最后，对所选频带进行带通滤波，结合平方包络解调分析，实现滚动轴承故障特征的提取与诊断。将所提方法应用于滚动轴承故障仿真及实测信号分析，并与现有Kurtogram、Autogram及Infogram等同类方法进行对比，结果表明，所提方法不但能够准确定位轴承故障信号的最优解调频带，而且能够稳定实现故障特征提取与诊断。

关键词：共振解调,最优解调频带,快速迭代滤波,滚动轴承,故障诊断；

基金资助：国家自然科学基金(52475080, 51975004);安徽省高校杰青科研(2022AH020032)资助项目