強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷關(guān)鍵技術(shù)與策略優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1滾動軸承在工業(yè)中的重要地位在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中不可或缺的關(guān)鍵零部件，廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車制造、能源電力、冶金化工、機(jī)械加工等眾多行業(yè)。其主要功能是支撐旋轉(zhuǎn)軸或旋轉(zhuǎn)體，確保機(jī)械部件能夠平穩(wěn)、高效地運(yùn)轉(zhuǎn)，同時承受徑向和軸向載荷，減少運(yùn)動部件之間的摩擦和磨損。滾動軸承的性能和可靠性直接關(guān)系到整個機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性、精度和壽命，對工業(yè)生產(chǎn)的連續(xù)性和安全性起著至關(guān)重要的作用。以航空發(fā)動機(jī)為例，滾動軸承作為其核心部件之一，需要在高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速以及復(fù)雜的力學(xué)環(huán)境下長期穩(wěn)定運(yùn)行。一旦滾動軸承發(fā)生故障，可能導(dǎo)致發(fā)動機(jī)性能下降、停機(jī)甚至引發(fā)嚴(yán)重的飛行事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域，風(fēng)電機(jī)組中的齒輪箱、發(fā)電機(jī)等部件大量使用滾動軸承，由于風(fēng)電機(jī)組通常安裝在偏遠(yuǎn)地區(qū)，運(yùn)行環(huán)境惡劣，維護(hù)難度大，因此對滾動軸承的可靠性和壽命要求極高。若滾動軸承出現(xiàn)故障，不僅會影響發(fā)電效率，還會增加維修成本和停機(jī)時間，降低風(fēng)電場的經(jīng)濟(jì)效益。在汽車工業(yè)中，滾動軸承廣泛應(yīng)用于發(fā)動機(jī)、變速器、車輪等關(guān)鍵部位。隨著汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，對滾動軸承的性能要求也越來越高，如更高的轉(zhuǎn)速、更大的承載能力、更低的摩擦系數(shù)和噪聲水平等。高質(zhì)量的滾動軸承能夠有效提高汽車的動力性能、燃油經(jīng)濟(jì)性和行駛安全性，提升汽車的整體品質(zhì)和市場競爭力。據(jù)統(tǒng)計，在一輛普通汽車中，滾動軸承的數(shù)量可達(dá)數(shù)十個甚至上百個，其質(zhì)量和性能對汽車的可靠性和耐久性有著顯著影響。在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，滾動軸承作為機(jī)器人關(guān)節(jié)和傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，直接影響機(jī)器人的運(yùn)動精度、重復(fù)定位精度和負(fù)載能力。隨著工業(yè)自動化程度的不斷提高，工業(yè)機(jī)器人在制造業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛，對滾動軸承的精度、剛度和可靠性提出了更高的要求。高精度、高可靠性的滾動軸承能夠確保工業(yè)機(jī)器人在復(fù)雜的工作環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。綜上所述，滾動軸承在現(xiàn)代工業(yè)中占據(jù)著舉足輕重的地位，是保證各類機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行的基礎(chǔ)部件。其性能和可靠性的提升對于推動工業(yè)技術(shù)進(jìn)步、提高生產(chǎn)效率、降低成本以及保障生產(chǎn)安全具有重要意義。1.1.2強(qiáng)噪聲背景對故障診斷的挑戰(zhàn)在實際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，滾動軸承往往處于復(fù)雜的工作條件下，所采集到的振動信號不可避免地會受到各種強(qiáng)噪聲的干擾。這些噪聲來源廣泛，主要包括機(jī)械設(shè)備自身的運(yùn)行噪聲、環(huán)境背景噪聲以及信號傳輸過程中的干擾等。強(qiáng)噪聲的存在嚴(yán)重影響了滾動軸承故障信號的特征提取和分析，給故障診斷帶來了巨大的挑戰(zhàn)。一方面，強(qiáng)噪聲會掩蓋滾動軸承故障產(chǎn)生的微弱特征信號，使得故障特征難以被準(zhǔn)確識別和提取。當(dāng)滾動軸承發(fā)生早期故障時，故障信號的幅值通常較小，而噪聲信號的幅值可能遠(yuǎn)大于故障信號，導(dǎo)致故障信號淹沒在噪聲之中。例如，在大型機(jī)械設(shè)備中，由于機(jī)械結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和運(yùn)行工況的多樣性，設(shè)備運(yùn)行時產(chǎn)生的噪聲往往具有較寬的頻帶和較高的幅值，使得滾動軸承故障信號的特征頻率難以從復(fù)雜的噪聲背景中凸顯出來。傳統(tǒng)的信號處理方法，如傅里葉變換、小波變換等，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下對微弱故障特征的提取能力有限，容易出現(xiàn)誤判和漏判的情況。另一方面，強(qiáng)噪聲會導(dǎo)致故障診斷模型的性能下降。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法中，模型的訓(xùn)練和預(yù)測依賴于準(zhǔn)確的特征數(shù)據(jù)。然而，強(qiáng)噪聲干擾下的特征數(shù)據(jù)往往存在噪聲污染和特征畸變，使得模型難以學(xué)習(xí)到有效的故障特征，從而降低了故障診斷的準(zhǔn)確率和可靠性。此外，不同類型的噪聲具有不同的特性，如高斯白噪聲、有色噪聲、脈沖噪聲等，這些噪聲的存在增加了故障診斷的復(fù)雜性，需要針對不同的噪聲類型采用相應(yīng)的抗噪聲處理方法。以某大型鋼鐵企業(yè)的軋鋼機(jī)為例，其工作環(huán)境中存在大量的電磁干擾、機(jī)械振動噪聲以及工業(yè)現(xiàn)場的背景噪聲。在對軋鋼機(jī)滾動軸承進(jìn)行故障診斷時，采集到的振動信號受到嚴(yán)重的噪聲污染，導(dǎo)致傳統(tǒng)的故障診斷方法無法準(zhǔn)確判斷軸承的故障狀態(tài)。即使采用了一些去噪方法，也難以完全消除噪聲的影響，使得故障診斷的準(zhǔn)確率較低，給設(shè)備的維護(hù)和生產(chǎn)帶來了很大的困擾。隨著工業(yè)自動化程度的不斷提高和機(jī)械設(shè)備的日益大型化、復(fù)雜化，對滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性提出了更高的要求。因此，研究強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)，有效克服噪聲干擾，提高故障診斷的精度和可靠性，具有重要的現(xiàn)實意義和工程應(yīng)用價值。這不僅有助于及時發(fā)現(xiàn)滾動軸承的故障隱患，避免設(shè)備突發(fā)故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失和安全事故，還能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)，提高設(shè)備的運(yùn)行效率和使用壽命，降低維護(hù)成本，為工業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滾動軸承故障診斷技術(shù)一直是國內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員關(guān)注的熱點研究領(lǐng)域。隨著工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展和機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的日益復(fù)雜，強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷技術(shù)面臨著更高的挑戰(zhàn)，也取得了一系列的研究成果。在國外，早期的滾動軸承故障診斷主要依賴于傳統(tǒng)的信號處理方法和簡單的特征提取技術(shù)。例如，傅里葉變換（FFT）作為一種經(jīng)典的頻域分析方法，被廣泛應(yīng)用于滾動軸承振動信號的頻率成分分析，通過識別故障特征頻率來判斷軸承的故障狀態(tài)。但傅里葉變換在處理非平穩(wěn)信號時存在局限性，難以準(zhǔn)確捕捉故障信號的時變特征。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，小波變換（WT）應(yīng)運(yùn)而生。小波變換具有良好的時頻局部化特性，能夠?qū)π盘栠M(jìn)行多尺度分析，在一定程度上克服了傅里葉變換的不足，為滾動軸承故障診斷提供了更有效的手段。如[國外學(xué)者姓名1]等人利用小波變換對滾動軸承振動信號進(jìn)行去噪和特征提取，通過分析小波系數(shù)的變化來識別軸承的故障類型，取得了較好的診斷效果。但小波變換的基函數(shù)選擇和分解層數(shù)確定具有一定的主觀性，可能影響診斷精度。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）方法的提出為非平穩(wěn)、非線性信號處理提供了新的思路。EMD能夠?qū)?fù)雜信號自適應(yīng)地分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF分量都包含了信號在不同時間尺度上的特征信息。[國外學(xué)者姓名2]將EMD應(yīng)用于滾動軸承故障診斷，通過對IMF分量的分析提取故障特征，有效提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。然而，EMD方法存在模態(tài)混疊等問題，在強(qiáng)噪聲背景下可能導(dǎo)致分解結(jié)果不準(zhǔn)確。為了解決EMD的模態(tài)混疊問題，集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）方法被提出。EEMD通過多次添加高斯白噪聲并對分解結(jié)果進(jìn)行平均，有效抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高了分解的可靠性。[國外學(xué)者姓名3]采用EEMD對強(qiáng)噪聲背景下的滾動軸承振動信號進(jìn)行處理，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障分類，取得了較高的診斷準(zhǔn)確率。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的特征自動提取和學(xué)習(xí)能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到故障特征，無需人工手動提取特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為一種典型的深度學(xué)習(xí)模型，在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功，也被引入到滾動軸承故障診斷中。[國外學(xué)者姓名4]利用CNN對滾動軸承的振動信號進(jìn)行處理，通過構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，直接從原始信號中學(xué)習(xí)故障特征，實現(xiàn)了對軸承故障的準(zhǔn)確診斷。但傳統(tǒng)的CNN在處理強(qiáng)噪聲信號時抗噪性能較差，容易受到噪聲干擾而導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率下降。為了提高深度學(xué)習(xí)模型在強(qiáng)噪聲背景下的抗噪性能，一些改進(jìn)的方法被提出。例如，[國外學(xué)者姓名5]提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的滾動軸承故障診斷方法，利用GAN生成對抗的思想，通過生成器生成對抗噪聲樣本，使判別器學(xué)習(xí)到噪聲和故障信號的特征差異，從而提高模型的抗噪能力。實驗結(jié)果表明，該方法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下具有較好的故障診斷性能。在國內(nèi)，眾多學(xué)者也在強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷技術(shù)方面開展了深入研究。早期主要集中在對傳統(tǒng)信號處理方法的改進(jìn)和應(yīng)用上。例如，[國內(nèi)學(xué)者姓名1]對小波閾值去噪方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種自適應(yīng)小波閾值去噪算法，根據(jù)信號的局部特征自適應(yīng)地調(diào)整閾值，有效提高了強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承振動信號的去噪效果，為后續(xù)的故障診斷提供了更準(zhǔn)確的信號。在特征提取方面，[國內(nèi)學(xué)者姓名2]結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波和奇異值分解方法，提出了一種新的滾動軸承故障特征提取方法。該方法利用形態(tài)學(xué)濾波對信號進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和干擾，然后通過奇異值分解提取信號的特征，能夠有效提取強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承的微弱故障特征。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，國內(nèi)學(xué)者也積極將其應(yīng)用于滾動軸承故障診斷領(lǐng)域。[國內(nèi)學(xué)者姓名3]提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）的滾動軸承故障診斷方法，通過對DBN進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，使其能夠自動學(xué)習(xí)到滾動軸承故障信號的深層特征，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下具有較好的診斷性能。但DBN的訓(xùn)練過程較為復(fù)雜，計算量較大。為了提高診斷效率和準(zhǔn)確性，[國內(nèi)學(xué)者姓名4]提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的滾動軸承故障診斷方法，利用在其他相關(guān)領(lǐng)域或數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，遷移到滾動軸承故障診斷任務(wù)中，減少了模型的訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求，同時提高了模型在強(qiáng)噪聲背景下的泛化能力。此外，一些學(xué)者還將多種技術(shù)相結(jié)合，提出了綜合性的故障診斷方法。如[國內(nèi)學(xué)者姓名5]將變分模態(tài)分解（VMD）與支持向量機(jī)相結(jié)合，首先利用VMD對滾動軸承振動信號進(jìn)行分解，得到多個模態(tài)分量，然后選擇與故障相關(guān)的模態(tài)分量提取特征，最后輸入支持向量機(jī)進(jìn)行故障分類，在強(qiáng)噪聲背景下取得了良好的診斷效果。綜上所述，國內(nèi)外在強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷技術(shù)方面取得了豐富的研究成果，從傳統(tǒng)的信號處理方法到新興的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷推動著故障診斷技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。然而，目前的研究仍存在一些不足之處，如在強(qiáng)噪聲環(huán)境下對微弱故障特征的提取能力有待進(jìn)一步提高，深度學(xué)習(xí)模型的抗噪性能和泛化能力還需不斷優(yōu)化，不同診斷方法的融合和互補(bǔ)還需要更深入的研究等。因此，進(jìn)一步探索和研究強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點本研究旨在深入探究強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)，突破噪聲干擾對故障診斷的限制，實現(xiàn)滾動軸承故障的高精度、高可靠性診斷。具體研究目標(biāo)如下：研究目標(biāo)：提出一種有效的強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承振動信號去噪方法，能夠最大程度地抑制噪聲干擾，保留故障特征信息，提高信號的信噪比，為后續(xù)的故障診斷提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，結(jié)合多種去噪算法的優(yōu)勢，如將小波閾值去噪與變分模態(tài)分解相結(jié)合，針對不同類型的噪聲和故障信號特點，自適應(yīng)地調(diào)整去噪?yún)?shù)，實現(xiàn)對復(fù)雜噪聲環(huán)境下振動信號的精準(zhǔn)去噪。創(chuàng)新點：提出一種新的滾動軸承故障特征提取和分類方法，該方法能夠充分挖掘強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障信號的微弱特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確率和可靠性。例如，基于深度學(xué)習(xí)的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，利用在其他相關(guān)領(lǐng)域或大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，遷移到滾動軸承故障診斷任務(wù)中，結(jié)合少量的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，從而快速準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到強(qiáng)噪聲背景下的故障特征，提高模型的泛化能力和抗噪性能。開發(fā)診斷系統(tǒng)：開發(fā)一套適用于強(qiáng)噪聲環(huán)境的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集、分析滾動軸承的振動信號，快速準(zhǔn)確地判斷軸承的故障類型和故障程度，并提供相應(yīng)的故障預(yù)警和維護(hù)建議。該系統(tǒng)應(yīng)具備良好的人機(jī)交互界面和擴(kuò)展性，方便工程技術(shù)人員使用和后續(xù)功能升級。例如，采用分布式架構(gòu)，實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的并行采集和處理，提高系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性；利用云計算技術(shù)，實現(xiàn)診斷數(shù)據(jù)的存儲和遠(yuǎn)程訪問，方便用戶隨時隨地獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：多模態(tài)信息融合的故障診斷方法：將滾動軸承的振動信號與其他相關(guān)的監(jiān)測信息，如溫度、壓力、聲音等進(jìn)行融合分析，充分利用多模態(tài)信息之間的互補(bǔ)性，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，對不同類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合，實現(xiàn)對滾動軸承故障的全面診斷。自適應(yīng)抗噪的深度學(xué)習(xí)模型：提出一種自適應(yīng)抗噪的深度學(xué)習(xí)模型，該模型能夠根據(jù)輸入信號的噪聲特性自動調(diào)整模型參數(shù)，增強(qiáng)模型對強(qiáng)噪聲的魯棒性。例如，在深度學(xué)習(xí)模型中引入注意力機(jī)制，使模型能夠自動關(guān)注信號中的關(guān)鍵特征，抑制噪聲干擾；采用對抗訓(xùn)練的方法，讓模型在與噪聲的對抗中學(xué)習(xí)到有效的抗噪策略，提高模型在強(qiáng)噪聲背景下的診斷性能。基于大數(shù)據(jù)的故障預(yù)測與健康管理：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對滾動軸承的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)以及維護(hù)記錄等進(jìn)行分析挖掘，建立滾動軸承的故障預(yù)測模型和健康管理體系，實現(xiàn)對滾動軸承的預(yù)防性維護(hù)和全生命周期管理。例如，通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析，挖掘滾動軸承故障的潛在規(guī)律和趨勢，提前預(yù)測故障的發(fā)生，為設(shè)備的維護(hù)和管理提供科學(xué)依據(jù)；采用實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式，對滾動軸承的健康狀態(tài)進(jìn)行實時評估和預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，采取相應(yīng)的維護(hù)措施，降低設(shè)備故障率，提高設(shè)備的運(yùn)行效率和可靠性。二、強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障信號特性分析2.1滾動軸承常見故障類型及機(jī)理滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵部件，在長期運(yùn)行過程中，由于受到復(fù)雜的載荷、轉(zhuǎn)速、溫度以及潤滑條件等因素的影響，不可避免地會出現(xiàn)各種故障。了解滾動軸承的常見故障類型及其產(chǎn)生機(jī)理，對于故障診斷技術(shù)的研究和應(yīng)用具有重要的基礎(chǔ)意義。2.1.1點蝕點蝕是滾動軸承最常見的故障類型之一，通常發(fā)生在軸承的滾道和滾動體表面。其產(chǎn)生機(jī)理主要與接觸疲勞有關(guān)。在滾動軸承運(yùn)轉(zhuǎn)時，滾道和滾動體表面承受著周期性的接觸應(yīng)力。當(dāng)應(yīng)力循環(huán)次數(shù)達(dá)到一定程度后，在表面或次表面處會形成微小的裂紋。這些裂紋在交變應(yīng)力的持續(xù)作用下逐漸擴(kuò)展，最終導(dǎo)致表面金屬脫落，形成麻點狀的凹坑，即點蝕。點蝕的發(fā)展過程可以分為三個階段。首先是裂紋萌生階段，由于材料表面的微觀缺陷、加工痕跡或雜質(zhì)等因素，在接觸應(yīng)力的作用下，局部區(qū)域的應(yīng)力集中超過材料的疲勞極限，從而產(chǎn)生微小裂紋。接著是裂紋擴(kuò)展階段，裂紋在交變應(yīng)力的反復(fù)作用下，沿著與表面成一定角度的方向向內(nèi)部擴(kuò)展，同時也會在表面橫向擴(kuò)展，使得裂紋逐漸連通。最后是剝落階段，當(dāng)裂紋擴(kuò)展到一定程度后，表面金屬失去支撐，發(fā)生脫落，形成點蝕坑。點蝕坑的出現(xiàn)會破壞軸承的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，導(dǎo)致振動和噪聲增大，嚴(yán)重時會影響設(shè)備的性能和可靠性。2.1.2磨損磨損是滾動軸承另一種常見的故障形式，它是指軸承零件表面材料在摩擦作用下逐漸損耗的過程。磨損的產(chǎn)生主要與以下因素有關(guān)：一是潤滑不良，當(dāng)軸承的潤滑條件不佳時，滾動體與滾道之間的摩擦系數(shù)增大，會加劇表面材料的磨損；二是異物侵入，如灰塵、雜質(zhì)等進(jìn)入軸承內(nèi)部，會在滾動體和滾道之間形成磨粒，導(dǎo)致磨粒磨損；三是過載運(yùn)行，當(dāng)軸承承受的載荷超過其設(shè)計承載能力時，表面接觸應(yīng)力增大，磨損速度加快。磨損的類型主要包括磨粒磨損、粘著磨損和疲勞磨損。磨粒磨損是由于硬質(zhì)顆粒（如灰塵、金屬屑等）嵌入軸承表面，在相對運(yùn)動過程中對表面進(jìn)行切削和刮擦，使表面材料逐漸脫落。粘著磨損是在高載荷、低速或潤滑不足的情況下，滾動體與滾道表面的微凸體在接觸點處發(fā)生粘著，當(dāng)相對運(yùn)動時，粘著點被剪斷，導(dǎo)致表面材料轉(zhuǎn)移和脫落。疲勞磨損則是在交變接觸應(yīng)力的長期作用下，表面材料發(fā)生疲勞損傷，逐漸形成微小裂紋和剝落。磨損會導(dǎo)致軸承的游隙增大，精度降低，振動和噪聲加劇，最終影響設(shè)備的正常運(yùn)行。2.1.3裂紋裂紋是滾動軸承較為嚴(yán)重的故障之一，可能發(fā)生在內(nèi)圈、外圈或滾動體上。裂紋的產(chǎn)生原因較為復(fù)雜，主要包括以下幾個方面：一是制造缺陷，如材料內(nèi)部的夾雜物、氣孔、縮松等缺陷，在軸承加工和使用過程中，這些缺陷可能會成為裂紋的萌生源；二是過載或沖擊載荷，當(dāng)軸承受到過大的徑向或軸向載荷，或者在啟動、停止、變速等過程中受到?jīng)_擊載荷時，會使軸承內(nèi)部產(chǎn)生過高的應(yīng)力，導(dǎo)致裂紋的產(chǎn)生；三是熱應(yīng)力，在軸承運(yùn)行過程中，由于摩擦生熱或工作環(huán)境溫度變化較大，會使軸承各部件產(chǎn)生不均勻的熱膨脹，從而產(chǎn)生熱應(yīng)力，當(dāng)熱應(yīng)力超過材料的強(qiáng)度極限時，就會引發(fā)裂紋；四是腐蝕，當(dāng)軸承處于有腐蝕性介質(zhì)的環(huán)境中時，表面材料會發(fā)生腐蝕，降低材料的強(qiáng)度和韌性，容易產(chǎn)生裂紋。裂紋一旦產(chǎn)生，如果不及時發(fā)現(xiàn)和處理，會在應(yīng)力的作用下迅速擴(kuò)展，最終導(dǎo)致軸承部件的斷裂，引發(fā)設(shè)備故障。例如，在航空發(fā)動機(jī)中，滾動軸承的裂紋可能會導(dǎo)致發(fā)動機(jī)葉片與機(jī)匣碰撞，引發(fā)嚴(yán)重的飛行事故。因此，對于滾動軸承裂紋的早期檢測和診斷至關(guān)重要。2.1.4其他故障類型除了上述常見的故障類型外，滾動軸承還可能出現(xiàn)其他故障，如壓痕、膠合、腐蝕等。壓痕通常是由于軸承在安裝或使用過程中受到?jīng)_擊載荷或異物侵入，導(dǎo)致滾道或滾動體表面出現(xiàn)局部塑性變形，形成凹痕。壓痕會破壞軸承的表面質(zhì)量，增加振動和噪聲，嚴(yán)重時會影響軸承的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。膠合是在高速、重載且潤滑不良的情況下，滾動體與滾道表面的金屬直接接觸，在高溫和高壓的作用下發(fā)生粘著和轉(zhuǎn)移，形成膠合現(xiàn)象。膠合會導(dǎo)致軸承的摩擦力急劇增大，溫度升高，甚至使軸承卡死。腐蝕是由于軸承接觸到腐蝕性介質(zhì)，如酸、堿、鹽溶液等，表面金屬發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，被逐漸腐蝕。腐蝕會降低軸承的強(qiáng)度和硬度，使表面產(chǎn)生麻點和剝落，影響軸承的性能和壽命。綜上所述，滾動軸承的常見故障類型各有其獨(dú)特的產(chǎn)生機(jī)理，這些故障不僅會影響軸承本身的性能和壽命，還可能導(dǎo)致整個機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此，深入研究滾動軸承的故障類型及機(jī)理，對于開發(fā)有效的故障診斷技術(shù)，及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防故障的發(fā)生具有重要意義。2.2強(qiáng)噪聲對故障信號的影響機(jī)制2.2.1噪聲來源及分類在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，滾動軸承故障信號所受的噪聲干擾來源廣泛，且類型復(fù)雜多樣，這些噪聲會嚴(yán)重影響故障診斷的準(zhǔn)確性。深入了解噪聲的來源及分類，是有效處理強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障信號的基礎(chǔ)。內(nèi)部機(jī)械噪聲：滾動軸承自身在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會產(chǎn)生多種噪聲，這主要源于其內(nèi)部各部件的相互作用。滾動體與滾道之間的接觸是滾動軸承工作的關(guān)鍵部位，由于制造工藝的限制，滾動體和滾道表面不可避免地存在微觀粗糙度和波紋度。當(dāng)滾動體在滾道上滾動時，這些微觀不平度會導(dǎo)致接觸力的周期性變化，從而激發(fā)高頻振動，產(chǎn)生噪聲。例如，當(dāng)滾動體經(jīng)過滾道上的微小凸起或凹陷時，會引起瞬間的沖擊力，這種沖擊力會以振動波的形式傳播，進(jìn)而產(chǎn)生噪聲。據(jù)研究表明，滾動體與滾道表面粗糙度每增加一定程度，噪聲的幅值可能會增加數(shù)分貝。保持架與滾動體之間的碰撞也是內(nèi)部機(jī)械噪聲的重要來源之一。在滾動軸承運(yùn)轉(zhuǎn)時，保持架的作用是使?jié)L動體均勻分布并保持相對位置穩(wěn)定。然而，由于保持架的制造精度以及運(yùn)行過程中的受力不均等因素，保持架與滾動體之間會產(chǎn)生相對運(yùn)動和碰撞。這種碰撞會產(chǎn)生周期性的沖擊力，激發(fā)保持架和滾動體的振動，進(jìn)而產(chǎn)生噪聲。特別是在高速運(yùn)轉(zhuǎn)或載荷變化較大的情況下，保持架與滾動體之間的碰撞更為頻繁和劇烈，噪聲也會相應(yīng)增大。此外，滾動軸承內(nèi)部的潤滑狀況對噪聲的產(chǎn)生也有顯著影響。當(dāng)潤滑不良時，滾動體與滾道之間的摩擦系數(shù)增大，不僅會加劇磨損，還會導(dǎo)致摩擦力的波動，從而產(chǎn)生噪聲。例如，潤滑油的粘度不合適或油量不足，會使?jié)L動體與滾道之間無法形成良好的潤滑膜，導(dǎo)致金屬直接接觸，產(chǎn)生摩擦噪聲。而且，潤滑脂中的雜質(zhì)或氣泡也可能會引起局部的沖擊和振動，進(jìn)一步增大噪聲。外部環(huán)境噪聲：滾動軸承所處的外部環(huán)境也是噪聲的重要來源。在工業(yè)現(xiàn)場，機(jī)械設(shè)備通常處于復(fù)雜的環(huán)境中，周圍存在各種其他設(shè)備的運(yùn)行噪聲。例如，在大型工廠中，電機(jī)、風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)等設(shè)備在運(yùn)行時會產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動和噪聲，這些噪聲會通過空氣傳播或結(jié)構(gòu)傳遞的方式影響到滾動軸承的振動信號采集。當(dāng)這些外部噪聲與滾動軸承的故障信號疊加時，會使故障信號變得更加復(fù)雜，難以從中提取有效的故障特征。電磁干擾也是一種常見的外部環(huán)境噪聲。在現(xiàn)代工業(yè)中，大量的電氣設(shè)備和電子裝置被廣泛應(yīng)用，它們在工作時會產(chǎn)生電磁場。當(dāng)滾動軸承的振動信號采集系統(tǒng)處于這些電磁場中時，會受到電磁干擾的影響。例如，附近的變壓器、電焊機(jī)等設(shè)備在工作時會產(chǎn)生強(qiáng)磁場，可能會在信號傳輸線路中感應(yīng)出干擾電流，從而影響振動信號的質(zhì)量。這種電磁干擾噪聲通常具有較高的頻率，會掩蓋滾動軸承故障信號中的高頻特征成分，給故障診斷帶來困難。此外，環(huán)境中的氣流、液體流動以及其他隨機(jī)干擾因素也可能產(chǎn)生噪聲。例如，在風(fēng)力發(fā)電場中，風(fēng)電機(jī)組的葉片在旋轉(zhuǎn)時會產(chǎn)生氣流噪聲，這種噪聲會通過結(jié)構(gòu)傳遞到滾動軸承上，影響其故障信號的采集。在化工生產(chǎn)中，管道內(nèi)的液體流動也可能產(chǎn)生噪聲，對滾動軸承的故障診斷造成干擾。這些隨機(jī)干擾噪聲的特點是具有不確定性和隨機(jī)性，其頻率和幅值分布較為復(fù)雜，增加了故障診斷的難度。根據(jù)噪聲的特性和產(chǎn)生機(jī)理，可以將其分為不同的類型。按噪聲的頻率特性分類，可分為低頻噪聲、中頻噪聲和高頻噪聲。低頻噪聲通常與設(shè)備的整體結(jié)構(gòu)振動或大型部件的運(yùn)動有關(guān)，其頻率范圍一般在幾十赫茲以下；中頻噪聲的頻率范圍在幾百赫茲到幾千赫茲之間，可能由滾動軸承內(nèi)部部件的相對運(yùn)動或一些常見的機(jī)械故障引起；高頻噪聲則主要由滾動體與滾道之間的微觀接觸和沖擊等因素產(chǎn)生，頻率一般在幾千赫茲以上。按噪聲的統(tǒng)計特性分類，可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。平穩(wěn)噪聲的統(tǒng)計特性不隨時間變化，如白噪聲，其功率譜密度在整個頻率范圍內(nèi)均勻分布；非平穩(wěn)噪聲的統(tǒng)計特性隨時間變化，如脈沖噪聲，其幅值和出現(xiàn)時間具有隨機(jī)性，這類噪聲對滾動軸承故障信號的干擾更為復(fù)雜，因為它們可能會與故障信號的特征相互混淆，導(dǎo)致誤診和漏診。2.2.2噪聲對信號特征的掩蓋與干擾在強(qiáng)噪聲背景下，滾動軸承故障信號的特征往往會被噪聲所掩蓋和干擾，這給故障診斷帶來了極大的挑戰(zhàn)。準(zhǔn)確分析噪聲對信號特征的影響機(jī)制，是實現(xiàn)有效故障診斷的關(guān)鍵。噪聲對故障信號特征頻率的掩蓋是一個重要問題。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時，其振動信號中會出現(xiàn)與故障類型相關(guān)的特征頻率。例如，當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)點蝕故障時，會在振動信號的頻譜中產(chǎn)生特定的內(nèi)圈故障特征頻率及其諧波成分。然而，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下，噪聲的頻率成分可能會覆蓋或接近這些故障特征頻率，使得故障特征頻率難以從復(fù)雜的頻譜中分辨出來。以高斯白噪聲為例，它具有平坦的功率譜密度，在整個頻率范圍內(nèi)均勻分布。當(dāng)高斯白噪聲與滾動軸承故障信號疊加時，會在頻譜上形成一個連續(xù)的噪聲背景，將故障特征頻率淹沒其中。在實際工程中，當(dāng)采集到的滾動軸承振動信號受到強(qiáng)噪聲干擾時，通過傳統(tǒng)的傅里葉變換進(jìn)行頻譜分析，往往只能看到噪聲的頻譜特征，而無法準(zhǔn)確識別出故障特征頻率。噪聲還會對故障信號的幅值變化產(chǎn)生干擾。故障信號的幅值變化通常包含著重要的故障信息，例如故障的嚴(yán)重程度、發(fā)展趨勢等。然而，噪聲的存在會使故障信號的幅值發(fā)生畸變，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確判斷故障的真實情況。當(dāng)滾動軸承的故障處于早期階段時，故障信號的幅值通常較小，而噪聲的幅值可能相對較大。在這種情況下，噪聲會對故障信號的幅值產(chǎn)生較大的干擾，使得故障信號的幅值波動變得更加復(fù)雜，難以通過幅值變化來判斷故障的發(fā)展趨勢。此外，噪聲的隨機(jī)性也會導(dǎo)致故障信號幅值的測量誤差增大，降低了故障診斷的準(zhǔn)確性。由于噪聲對故障信號特征的掩蓋和干擾，容易導(dǎo)致誤診和漏診的發(fā)生。在基于傳統(tǒng)故障診斷方法的情況下，如通過簡單的閾值判斷或特征頻率識別來診斷故障，當(dāng)故障信號被噪聲嚴(yán)重干擾時，可能會將噪聲的特征誤判為故障特征，從而導(dǎo)致誤診。例如，將噪聲引起的高頻振動誤認(rèn)為是滾動軸承的早期故障信號，進(jìn)而采取不必要的維修措施，增加了維護(hù)成本和停機(jī)時間。另一方面，由于故障信號的特征被噪聲掩蓋，可能無法檢測到真實的故障，導(dǎo)致漏診。這會使故障在未被發(fā)現(xiàn)的情況下繼續(xù)發(fā)展，最終可能引發(fā)更嚴(yán)重的設(shè)備故障，造成更大的經(jīng)濟(jì)損失。為了更直觀地說明噪聲對故障信號特征的影響，以某實際案例進(jìn)行分析。在某工廠的一臺大型機(jī)械設(shè)備中，對滾動軸承進(jìn)行振動信號采集和故障診斷。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，滾動軸承的振動信號較為平穩(wěn)，頻譜中主要是一些與設(shè)備運(yùn)行相關(guān)的低頻成分。當(dāng)軸承出現(xiàn)輕微的外圈點蝕故障時，在振動信號的頻譜中可以觀察到明顯的外圈故障特征頻率及其諧波。然而，當(dāng)該設(shè)備所處的工作環(huán)境存在強(qiáng)噪聲干擾時，再次采集滾動軸承的振動信號并進(jìn)行頻譜分析，發(fā)現(xiàn)故障特征頻率被噪聲嚴(yán)重掩蓋，幾乎無法從頻譜中分辨出來。通過對時域信號的觀察，也發(fā)現(xiàn)噪聲使得故障信號的幅值波動變得雜亂無章，難以從中提取有效的故障信息。這一案例充分說明了強(qiáng)噪聲對滾動軸承故障信號特征的嚴(yán)重影響，以及在強(qiáng)噪聲背景下進(jìn)行故障診斷的難度。2.3故障信號在強(qiáng)噪聲背景下的特征變化為了深入研究故障信號在強(qiáng)噪聲背景下的特征變化，本研究通過實驗和仿真兩種方式進(jìn)行分析。實驗采用了某型號滾動軸承，在不同的故障類型（點蝕、磨損、裂紋）和噪聲強(qiáng)度下，利用高精度振動傳感器采集振動信號。仿真則基于滾動軸承的動力學(xué)模型，通過添加不同類型和強(qiáng)度的噪聲，模擬強(qiáng)噪聲背景下的故障信號。2.3.1時域特征變化在時域中，滾動軸承正常運(yùn)行時，其振動信號的幅值相對穩(wěn)定，波動較小，呈現(xiàn)出較為規(guī)則的周期性。以某正常運(yùn)行的滾動軸承為例，其振動信號的時域波形較為平滑，幅值集中在一定范圍內(nèi)，均值接近零，標(biāo)準(zhǔn)差較小，這表明信號的波動程度較低。當(dāng)軸承發(fā)生故障時，故障沖擊會導(dǎo)致振動信號的幅值發(fā)生明顯變化。例如，在軸承出現(xiàn)點蝕故障時，由于滾動體與點蝕坑的周期性撞擊，時域波形會出現(xiàn)周期性的沖擊脈沖，這些脈沖的幅值明顯高于正常信號的幅值。在強(qiáng)噪聲背景下，故障信號的時域特征受到嚴(yán)重干擾。噪聲的隨機(jī)性使得信號的幅值波動變得更加復(fù)雜，難以準(zhǔn)確判斷故障沖擊的存在。實驗數(shù)據(jù)表明，當(dāng)噪聲強(qiáng)度增加時，故障信號的均值和標(biāo)準(zhǔn)差會顯著增大，這是因為噪聲的疊加使得信號的整體幅值水平發(fā)生了改變，掩蓋了故障信號本身的幅值特征。此外，噪聲還會使故障沖擊脈沖的形狀發(fā)生畸變，其上升沿和下降沿變得模糊，難以準(zhǔn)確識別沖擊的時刻和幅值大小。例如，在高噪聲環(huán)境下，原本清晰的故障沖擊脈沖可能會被噪聲淹沒，或者與噪聲相互疊加，形成不規(guī)則的波形，使得基于時域特征的故障診斷方法難以準(zhǔn)確判斷軸承的故障狀態(tài)。2.3.2頻域特征變化在頻域分析中，傅里葉變換是常用的工具，它能夠?qū)r域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，揭示信號中不同頻率成分的分布情況。滾動軸承正常運(yùn)行時，其振動信號的頻譜主要包含與旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)的低頻成分以及一些由機(jī)械結(jié)構(gòu)固有頻率產(chǎn)生的高頻成分，這些頻率成分的幅值相對穩(wěn)定，分布較為規(guī)律。例如，某正常滾動軸承的頻譜圖中，在旋轉(zhuǎn)頻率及其整數(shù)倍頻率處有明顯的峰值，而其他頻率處的幅值較低。當(dāng)軸承發(fā)生故障時，會產(chǎn)生與故障類型相關(guān)的特征頻率及其諧波。以軸承內(nèi)圈點蝕故障為例，根據(jù)軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)和轉(zhuǎn)速，可以計算出內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}，其計算公式為f_{i}=\frac{n}{2}\times(1+\fracyuy2suc{D}\cos\alpha)\timesf_{r}，其中n為滾動體個數(shù)，d為滾動體直徑，D為軸承節(jié)徑，\alpha為接觸角，f_{r}為軸的旋轉(zhuǎn)頻率。在頻譜圖中，會在f_{i}及其諧波頻率處出現(xiàn)明顯的峰值，這些峰值的出現(xiàn)是判斷軸承內(nèi)圈故障的重要依據(jù)。然而，在強(qiáng)噪聲背景下，噪聲的頻譜成分會與故障信號的頻譜相互重疊。噪聲通常具有較寬的頻帶，其頻率成分在整個頻譜范圍內(nèi)分布，這使得故障特征頻率難以從復(fù)雜的頻譜中凸顯出來。當(dāng)噪聲強(qiáng)度增大時，故障特征頻率處的峰值可能會被噪聲淹沒，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確識別故障特征。實驗結(jié)果顯示，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下，故障特征頻率處的信噪比急劇下降，從正常情況下的較高值降低到接近甚至低于噪聲的水平，使得基于頻域特征的故障診斷方法面臨巨大挑戰(zhàn)。2.3.3時頻域特征變化時頻分析方法，如小波變換和短時傅里葉變換，能夠同時提供信號在時域和頻域的局部化信息，更全面地展示故障信號在強(qiáng)噪聲背景下的特征變化。以小波變換為例，它通過多尺度分解，將信號分解為不同頻率和時間分辨率的子信號，能夠有效捕捉信號的時變特征。在強(qiáng)噪聲背景下，故障信號的時頻分布變得更加復(fù)雜。由于噪聲的干擾，故障沖擊在時頻圖上的能量分布變得分散，難以形成明顯的聚集區(qū)域。例如，在正常情況下，滾動軸承故障沖擊在時頻圖上會呈現(xiàn)出較為清晰的能量集中區(qū)域，對應(yīng)著故障特征頻率和沖擊發(fā)生的時間。但在強(qiáng)噪聲環(huán)境下，這些能量集中區(qū)域會被噪聲的能量所分散，使得故障特征難以被準(zhǔn)確識別。此外，噪聲還會導(dǎo)致時頻圖上出現(xiàn)一些虛假的能量分布，容易與真實的故障特征混淆，增加了故障診斷的難度。通過對實驗和仿真數(shù)據(jù)的時頻分析可以發(fā)現(xiàn)，隨著噪聲強(qiáng)度的增加，故障信號在時頻域的特征逐漸被噪聲掩蓋。在低噪聲強(qiáng)度下，還能勉強(qiáng)分辨出故障沖擊的時頻特征，但當(dāng)噪聲強(qiáng)度達(dá)到一定程度后，故障信號幾乎完全被噪聲淹沒，時頻圖上呈現(xiàn)出一片雜亂的能量分布，無法從中提取有效的故障信息。三、抗噪聲信號處理技術(shù)3.1傳統(tǒng)信號降噪方法分析3.1.1濾波技術(shù)濾波技術(shù)是信號處理中常用的降噪方法，通過設(shè)計濾波器對信號進(jìn)行處理，以達(dá)到抑制噪聲、保留有用信號的目的。在滾動軸承故障診斷中，常見的濾波器包括低通濾波器、高通濾波器和帶通濾波器，它們各自具有不同的頻率選擇特性，適用于不同的應(yīng)用場景。低通濾波器（Low-PassFilter，LPF）允許低頻信號通過，而抑制高頻信號。其工作原理基于濾波器的頻率響應(yīng)特性，通過設(shè)置截止頻率f_c，使得頻率低于f_c的信號能夠幾乎無衰減地通過，而頻率高于f_c的信號則被逐漸衰減。在滾動軸承故障診斷中，低通濾波器常用于去除高頻噪聲干擾。例如，在電機(jī)驅(qū)動的機(jī)械設(shè)備中，由于電機(jī)的電磁干擾和其他高頻振動源的存在，采集到的滾動軸承振動信號中可能包含大量高頻噪聲。此時，使用低通濾波器可以有效地濾除這些高頻噪聲，保留與滾動軸承故障相關(guān)的低頻特征信號。低通濾波器在去除高頻噪聲時，也可能會對一些高頻的故障特征信號產(chǎn)生一定的衰減，導(dǎo)致部分故障信息丟失。當(dāng)滾動軸承出現(xiàn)早期故障時，故障信號的某些特征頻率可能處于高頻段，使用低通濾波器可能會使這些特征信號的幅值降低，從而影響故障診斷的準(zhǔn)確性。高通濾波器（High-PassFilter，HPF）的作用與低通濾波器相反，它允許高頻信號通過，抑制低頻信號。高通濾波器通過設(shè)置截止頻率f_c，使頻率高于f_c的信號能夠順利通過，而頻率低于f_c的信號被衰減。在滾動軸承故障診斷中，高通濾波器主要用于消除直流偏移和低頻干擾。例如，在一些大型機(jī)械設(shè)備中，由于設(shè)備的基礎(chǔ)振動或其他低頻噪聲源的影響，采集到的滾動軸承振動信號可能存在較大的直流偏移和低頻噪聲。使用高通濾波器可以有效地去除這些直流分量和低頻噪聲，突出與滾動軸承故障相關(guān)的高頻沖擊信號。高通濾波器在去除低頻干擾的同時，也可能會對一些低頻的故障特征信號造成影響。當(dāng)滾動軸承出現(xiàn)某些類型的故障時，故障信號的特征頻率可能處于低頻段，使用高通濾波器可能會導(dǎo)致這些低頻故障特征信號被濾除，從而無法準(zhǔn)確診斷故障。帶通濾波器（Band-PassFilter，BPF）允許一段特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，抑制低于或高于此頻段的信號。帶通濾波器具有兩個截止頻率f_{c1}和f_{c2}（f_{c1}<f_{c2}），只有頻率在f_{c1}和f_{c2}之間的信號能夠通過濾波器，其他頻率的信號被衰減。在滾動軸承故障診斷中，帶通濾波器常用于提取與滾動軸承故障相關(guān)的特定頻率范圍內(nèi)的信號。根據(jù)滾動軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)和工作轉(zhuǎn)速，可以計算出不同故障類型對應(yīng)的特征頻率范圍，然后使用帶通濾波器將該頻率范圍內(nèi)的信號提取出來，以便進(jìn)行后續(xù)的故障分析。帶通濾波器在實際應(yīng)用中，濾波器參數(shù)的選擇非常關(guān)鍵。如果帶通濾波器的通帶設(shè)置不當(dāng)，可能會導(dǎo)致無法準(zhǔn)確提取故障特征信號。通帶過寬可能會引入過多的噪聲和干擾信號，影響故障診斷的準(zhǔn)確性；通帶過窄則可能會遺漏部分故障特征信號，導(dǎo)致無法檢測到故障。此外，當(dāng)滾動軸承故障信號受到復(fù)雜噪聲干擾時，噪聲的頻率成分可能與故障特征頻率相互重疊，使得帶通濾波器難以有效地分離故障信號和噪聲。3.1.2小波變換降噪小波變換作為一種強(qiáng)大的時頻分析工具，在處理非平穩(wěn)信號時具有獨(dú)特的優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于滾動軸承故障信號的降噪處理。小波變換的基本思想是用一系列通過伸縮和平移的小波函數(shù)去逼近信號，通過多尺度分析，能夠?qū)⑿盘柗纸獾讲煌某叨壬线M(jìn)行分析，從而有效地提取信號的細(xì)節(jié)信息和趨勢信息。在滾動軸承故障診斷中，小波變換的多尺度分析特性使其能夠很好地適應(yīng)故障信號的非平穩(wěn)特性。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時，故障信號往往包含多種頻率成分和時變特征，傳統(tǒng)的傅里葉變換難以準(zhǔn)確捕捉這些特征。而小波變換可以通過選擇合適的小波基函數(shù)和分解尺度，在不同的尺度上對故障信號進(jìn)行分析，將信號中的高頻噪聲和低頻趨勢成分有效地分離出來。例如，在分析滾動軸承的早期故障信號時，小波變換可以在高頻尺度上捕捉到故障產(chǎn)生的微弱沖擊信號，同時在低頻尺度上保留信號的整體趨勢，從而更全面地揭示故障信號的特征。小波變換在強(qiáng)噪聲背景下的降噪效果也較為顯著。其降噪原理主要基于小波系數(shù)的閾值處理。在小波變換后，信號的能量主要集中在少數(shù)較大的小波系數(shù)上，而噪聲的能量則分布在大量較小的小波系數(shù)中。通過設(shè)定合適的閾值，將小于閾值的小波系數(shù)置零，然后對保留的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，即可實現(xiàn)信號的降噪。以某滾動軸承故障信號為例，在強(qiáng)噪聲背景下，原始信號的時域波形雜亂無章，頻譜圖中噪聲成分掩蓋了故障特征頻率。經(jīng)過小波變換降噪后，時域波形變得更加平滑，能夠清晰地看到故障沖擊的痕跡；頻譜圖中故障特征頻率也明顯凸顯出來，噪聲成分得到了有效抑制。小波變換在實際應(yīng)用中也存在一些局限性。小波基函數(shù)的選擇對降噪效果有很大影響，不同的小波基函數(shù)具有不同的時頻特性，適用于不同類型的信號。如果小波基函數(shù)選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致降噪效果不佳，甚至?xí)G失部分故障特征信息。此外，小波分解層數(shù)的確定也具有一定的主觀性，分解層數(shù)過多可能會引入過多的計算量，同時也可能會對信號的特征產(chǎn)生過度分解，導(dǎo)致有用信息的丟失；分解層數(shù)過少則可能無法充分分離噪聲和信號，影響降噪效果。3.2新興抗噪聲信號處理技術(shù)3.2.1自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）是一種在處理非線性和非平穩(wěn)信號方面具有顯著優(yōu)勢的新興信號處理技術(shù)，近年來在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。CEEMDAN的原理基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD），同時對其進(jìn)行了改進(jìn)和完善。EMD是一種自適應(yīng)的信號分解方法，它能夠?qū)?fù)雜的信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF分量都代表了信號在不同時間尺度上的局部特征。然而，EMD方法存在模態(tài)混疊的問題，即在分解過程中，不同頻率的信號成分可能會被錯誤地混合在同一個IMF分量中，導(dǎo)致分解結(jié)果不準(zhǔn)確，難以準(zhǔn)確提取信號的特征。為了解決EMD的模態(tài)混疊問題，CEEMDAN在分解過程中引入了自適應(yīng)噪聲。具體來說，CEEMDAN在每次迭代中，將白噪聲添加到經(jīng)EMD分解后的IMF中，這種逐步添加噪聲的方式，能夠有效地減輕白噪聲對分解結(jié)果的影響，從而提高分解的精度和穩(wěn)定性。與集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）和完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（CEEMD）通過對所有IMF分量進(jìn)行總體平均不同，CEEMDAN在每一階IMF分量獲得后立即進(jìn)行平均處理，這意味著每一階IMF在計算后都會進(jìn)行平均，以減少白噪聲的影響。隨后，處理殘余部分并重復(fù)此過程，從而有效地解決了白噪聲從高頻到低頻的轉(zhuǎn)移問題。以某實際滾動軸承故障診斷案例為例，在強(qiáng)噪聲背景下采集到的滾動軸承振動信號，使用傳統(tǒng)的EMD方法進(jìn)行分解時，得到的IMF分量存在明顯的模態(tài)混疊現(xiàn)象，無法準(zhǔn)確識別故障特征。而采用CEEMDAN方法對同一信號進(jìn)行分解后，得到的IMF分量更加清晰，能夠準(zhǔn)確地反映出滾動軸承故障信號在不同時間尺度上的特征。通過對CEEMDAN分解得到的IMF分量進(jìn)行進(jìn)一步分析，提取與故障相關(guān)的特征參數(shù)，并結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障分類，最終實現(xiàn)了對滾動軸承故障類型和故障程度的準(zhǔn)確診斷。在該案例中，CEEMDAN方法的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是有效地抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象，使得分解結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠，能夠更好地提取滾動軸承故障信號的特征；二是通過引入自適應(yīng)噪聲和逐階平均處理，提高了分解的穩(wěn)定性，減少了噪聲對分解結(jié)果的影響，增強(qiáng)了算法在強(qiáng)噪聲背景下的抗干擾能力；三是CEEMDAN方法能夠自適應(yīng)地根據(jù)信號的特點進(jìn)行分解，無需預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和通用性，適用于各種復(fù)雜的滾動軸承故障信號處理。綜上所述，CEEMDAN作為一種新興的抗噪聲信號處理技術(shù)，在強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障信號處理中具有獨(dú)特的優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景。通過有效地解決模態(tài)混疊問題，提高分解精度和穩(wěn)定性，CEEMDAN能夠為滾動軸承故障診斷提供更加準(zhǔn)確、可靠的信號特征，為后續(xù)的故障診斷和預(yù)測提供有力支持。3.2.2獨(dú)立分量分析（ICA）獨(dú)立分量分析（ICA）是一種強(qiáng)大的盲源分離技術(shù)，其核心原理在于將觀測到的混合信號分解為若干個相互獨(dú)立的源信號。在實際應(yīng)用中，混合信號通常是由多個源信號經(jīng)過線性或非線性混合而成，而ICA的目標(biāo)就是在不知道源信號和混合方式的情況下，從混合信號中分離出這些獨(dú)立的源信號。ICA基于以下假設(shè)：源信號在統(tǒng)計上相互獨(dú)立，且觀測信號是源信號的線性組合。在數(shù)學(xué)模型中，假設(shè)存在n個相互獨(dú)立的源信號s_1(t),s_2(t),\cdots,s_n(t)，它們通過一個混合矩陣A進(jìn)行線性混合，得到m個觀測信號x_1(t),x_2(t),\cdots,x_m(t)，即\mathbf{x}(t)=A\mathbf{s}(t)，其中\(zhòng)mathbf{x}(t)和\mathbf{s}(t)分別是觀測信號向量和源信號向量。ICA的任務(wù)就是尋找一個解混矩陣W，使得\mathbf{y}(t)=W\mathbf{x}(t)盡可能地逼近源信號\mathbf{s}(t)，其中\(zhòng)mathbf{y}(t)是分離后的信號向量。為了實現(xiàn)源信號的分離，ICA利用了信號的獨(dú)立性判據(jù)。常用的獨(dú)立性度量方法包括互信息、負(fù)熵等。以負(fù)熵為例，負(fù)熵用于度量信號的非高斯性，因為高斯分布的負(fù)熵為零，而非高斯分布的信號具有非零負(fù)熵。ICA通過最大化分離信號的負(fù)熵，使得分離出的各個分量盡可能地相互獨(dú)立，從而實現(xiàn)源信號的有效分離。在強(qiáng)噪聲背景下，滾動軸承的故障信號往往與各種噪聲信號混合在一起，導(dǎo)致故障特征難以提取。ICA在這種情況下展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用效果。通過將采集到的包含故障信號和噪聲的混合信號作為ICA的輸入，ICA能夠有效地將故障信號從噪聲中分離出來。這是因為故障信號和噪聲信號在統(tǒng)計特性上具有不同的獨(dú)立性，ICA可以根據(jù)這些特性將它們區(qū)分開來。例如，在某工業(yè)設(shè)備的滾動軸承故障診斷中，采集到的振動信號受到了來自電機(jī)運(yùn)行噪聲、環(huán)境背景噪聲等多種強(qiáng)噪聲的干擾。傳統(tǒng)的信號處理方法難以從這些混合信號中準(zhǔn)確提取滾動軸承的故障特征。而采用ICA技術(shù)對混合信號進(jìn)行處理后，成功地分離出了滾動軸承的故障信號和噪聲信號。通過對分離出的故障信號進(jìn)行進(jìn)一步分析，能夠清晰地識別出滾動軸承的故障類型和故障程度，為設(shè)備的維護(hù)和故障修復(fù)提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。ICA在強(qiáng)噪聲背景下提取滾動軸承故障信號也存在一些挑戰(zhàn)。ICA的性能高度依賴于源信號的獨(dú)立性假設(shè)，如果實際信號不完全滿足這一假設(shè)，可能會影響分離效果。此外，混合矩陣A的估計精度對ICA的分離結(jié)果也至關(guān)重要，不準(zhǔn)確的估計可能導(dǎo)致分離誤差增大。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合具體情況，對ICA算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以提高其在強(qiáng)噪聲背景下提取滾動軸承故障信號的能力。3.3案例分析：不同抗噪聲技術(shù)的應(yīng)用效果對比為了深入評估不同抗噪聲技術(shù)在強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷中的實際應(yīng)用效果，本研究選取了某大型機(jī)械設(shè)備中的滾動軸承作為研究對象。該設(shè)備在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中運(yùn)行，其滾動軸承振動信號受到了多種強(qiáng)噪聲的干擾，包括設(shè)備自身的機(jī)械噪聲、周圍環(huán)境的電磁干擾以及其他設(shè)備的運(yùn)行噪聲等。實驗中，首先利用高精度振動傳感器采集滾動軸承在正常狀態(tài)、內(nèi)圈點蝕故障、外圈點蝕故障和滾動體故障等不同工況下的振動信號。在采集過程中，通過設(shè)置不同的噪聲強(qiáng)度，模擬強(qiáng)噪聲背景。然后，分別采用傳統(tǒng)的濾波技術(shù)（以帶通濾波器為例）、小波變換降噪以及新興的CEEMDAN和ICA技術(shù)對采集到的含噪振動信號進(jìn)行處理。在傳統(tǒng)濾波技術(shù)方面，根據(jù)滾動軸承故障特征頻率的理論計算結(jié)果，設(shè)計了中心頻率為故障特征頻率、帶寬適當(dāng)?shù)膸V波器。對含噪信號進(jìn)行濾波處理后，通過觀察時域波形和分析頻域特征，發(fā)現(xiàn)帶通濾波器在一定程度上能夠抑制噪聲，突出故障特征頻率。當(dāng)噪聲強(qiáng)度較低時，帶通濾波器能夠有效地去除部分噪聲，使故障特征頻率在頻譜圖中較為明顯，有助于故障的初步判斷。然而，當(dāng)噪聲強(qiáng)度增大時，帶通濾波器的效果明顯下降。由于噪聲的頻率成分復(fù)雜，部分噪聲頻率與故障特征頻率相互重疊，帶通濾波器難以完全濾除噪聲，導(dǎo)致故障特征頻率仍然受到噪聲的干擾，在頻譜圖中不夠清晰，容易造成誤診和漏診。對于小波變換降噪，選擇了db4小波基函數(shù)，并根據(jù)信號的特點確定了分解層數(shù)為5。經(jīng)過小波變換分解后，對各層小波系數(shù)采用軟閾值處理方法進(jìn)行降噪，然后進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)信號。從處理結(jié)果來看，小波變換在抑制噪聲方面具有一定的優(yōu)勢。在時域上，降噪后的信號波形更加平滑，噪聲引起的高頻毛刺明顯減少；在頻域上，噪聲的頻譜能量得到了有效抑制，故障特征頻率相對更加突出。與帶通濾波器相比，小波變換能夠更好地處理非平穩(wěn)信號，對噪聲的抑制效果更為明顯。在噪聲強(qiáng)度適中的情況下，小波變換能夠有效地提取故障特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確率。當(dāng)噪聲強(qiáng)度過高時，小波變換也存在一定的局限性。由于小波基函數(shù)的選擇具有一定的主觀性，可能無法完全匹配信號的特征，導(dǎo)致部分故障特征信息在降噪過程中丟失，影響故障診斷的準(zhǔn)確性。CEEMDAN技術(shù)在處理該滾動軸承振動信號時展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢。通過將白噪聲自適應(yīng)地添加到信號中，并進(jìn)行多次EMD分解和逐階平均處理，有效地抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象。從分解結(jié)果可以看出，CEEMDAN能夠?qū)⑿盘枩?zhǔn)確地分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF分量都清晰地反映了信號在不同時間尺度上的特征。與傳統(tǒng)的EMD和EEMD方法相比，CEEMDAN分解得到的IMF分量更加純凈，能夠更好地提取故障特征。在強(qiáng)噪聲背景下，CEEMDAN處理后的信號在時域和頻域上都表現(xiàn)出了良好的特性。時域波形中，故障沖擊特征更加明顯，噪聲干擾得到了極大的抑制；頻域特征中，故障特征頻率及其諧波成分清晰可辨，信噪比得到了顯著提高。通過對CEEMDAN分解后的IMF分量進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和分析，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障分類，能夠準(zhǔn)確地識別滾動軸承的故障類型和故障程度，診斷準(zhǔn)確率明顯高于傳統(tǒng)的抗噪聲技術(shù)。ICA技術(shù)在強(qiáng)噪聲背景下的應(yīng)用效果也十分顯著。將采集到的包含故障信號和噪聲的混合信號作為ICA的輸入，通過尋找合適的解混矩陣，成功地將故障信號從噪聲中分離出來。分離后的故障信號在時域上呈現(xiàn)出明顯的故障沖擊特征，與噪聲信號具有明顯的區(qū)別；在頻域上，故障特征頻率清晰突出，幾乎不受噪聲的干擾。與其他抗噪聲技術(shù)相比，ICA能夠從統(tǒng)計特性上對信號進(jìn)行分離，充分利用故障信號和噪聲信號的獨(dú)立性差異，有效地去除噪聲干擾。在處理復(fù)雜的強(qiáng)噪聲背景下的滾動軸承故障信號時，ICA表現(xiàn)出了較強(qiáng)的適應(yīng)性和抗干擾能力，能夠為故障診斷提供高質(zhì)量的信號。通過對不同抗噪聲技術(shù)在該案例中的應(yīng)用效果進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)新興的CEEMDAN和ICA技術(shù)在強(qiáng)噪聲背景下具有更好的降噪效果和故障診斷準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)的濾波技術(shù)和小波變換降噪在一定程度上能夠抑制噪聲，但在強(qiáng)噪聲環(huán)境下存在明顯的局限性。CEEMDAN通過解決模態(tài)混疊問題，提高了信號分解的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；ICA則通過盲源分離的方式，有效地將故障信號從噪聲中分離出來。這兩種新興技術(shù)為強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷提供了更有效的手段，具有廣闊的應(yīng)用前景。四、故障特征提取與選擇4.1故障特征提取方法4.1.1時域特征提取時域特征是直接從原始振動信號的時間序列中提取的特征量，能夠反映信號的幅值、能量、變化趨勢等基本特性。在滾動軸承故障診斷中，時域特征提取是一種常用的方法，具有計算簡單、物理意義明確等優(yōu)點。以下介紹幾種常見的時域特征及其計算方法和在故障診斷中的應(yīng)用。均值是時域特征中最基本的統(tǒng)計量之一，它表示信號在一段時間內(nèi)的平均幅值。對于一個離散的振動信號x(n)，n=1,2,\cdots,N，其均值\mu的計算公式為：\mu=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x(n)均值可以反映滾動軸承運(yùn)行過程中的平均受力情況和振動水平。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，滾動軸承的振動信號均值通常保持在一個相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時，如點蝕、磨損等，會導(dǎo)致振動信號的幅值發(fā)生變化，從而使均值偏離正常范圍。例如，當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)點蝕故障時，滾動體與點蝕坑的撞擊會使振動信號的幅值增大，進(jìn)而導(dǎo)致均值增大。通過監(jiān)測均值的變化，可以初步判斷滾動軸承是否存在故障。方差用于衡量信號幅值相對于均值的分散程度，它反映了信號的波動情況。方差\sigma^{2}的計算公式為：\sigma^{2}=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x(n)-\mu)^{2}方差越大，說明信號的幅值波動越大，軸承的運(yùn)行狀態(tài)越不穩(wěn)定。在滾動軸承故障診斷中，方差可以作為一個重要的特征指標(biāo)。當(dāng)軸承發(fā)生故障時，故障沖擊會使振動信號的幅值波動加劇，方差隨之增大。例如，在軸承出現(xiàn)裂紋故障時，裂紋的擴(kuò)展會導(dǎo)致振動信號的隨機(jī)性增強(qiáng)，方差顯著增大。通過對比正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下振動信號的方差，可以有效地識別滾動軸承的故障。峰值指標(biāo)是指信號的峰值與均方根值之比，它對信號中的沖擊成分非常敏感。峰值指標(biāo)C_{p}的計算公式為：C_{p}=\frac{\max|x(n)|}{\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x^{2}(n)}}在滾動軸承正常運(yùn)行時，振動信號的峰值指標(biāo)相對穩(wěn)定。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時，如滾動體表面出現(xiàn)剝落、點蝕等缺陷，會產(chǎn)生周期性的沖擊脈沖，使信號的峰值顯著增大，而均方根值的變化相對較小，從而導(dǎo)致峰值指標(biāo)增大。因此，峰值指標(biāo)常用于檢測滾動軸承的早期故障，能夠快速捕捉到故障沖擊信號，為故障診斷提供重要依據(jù)。峭度是描述信號幅值分布的一個統(tǒng)計量，它反映了信號中沖擊成分的豐富程度。峭度K的計算公式為：K=\frac{\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x(n)-\mu)^{4}}{(\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}(x(n)-\mu)^{2})^{2}}對于高斯分布的信號，峭度值約為3。在滾動軸承正常運(yùn)行時，振動信號近似服從高斯分布，峭度值接近3。當(dāng)軸承發(fā)生故障時，故障沖擊會使信號的幅值分布發(fā)生變化，出現(xiàn)更多的尖峰和脈沖，導(dǎo)致峭度值增大。例如，當(dāng)軸承出現(xiàn)嚴(yán)重的點蝕故障時，峭度值可能會遠(yuǎn)大于3。因此，峭度可以作為判斷滾動軸承故障嚴(yán)重程度的一個重要特征參數(shù)。波形指標(biāo)是信號的均方根值與均值的絕對值之比，它能夠反映信號的波形特征。波形指標(biāo)S_{p}的計算公式為：S_{p}=\frac{\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x^{2}(n)}}{|\mu|}在滾動軸承正常運(yùn)行時，波形指標(biāo)相對穩(wěn)定。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時，由于故障沖擊的影響，信號的波形會發(fā)生改變，導(dǎo)致波形指標(biāo)發(fā)生變化。例如，當(dāng)軸承出現(xiàn)剝落故障時，振動信號中會出現(xiàn)明顯的沖擊脈沖，使波形指標(biāo)增大。通過監(jiān)測波形指標(biāo)的變化，可以輔助判斷滾動軸承的故障狀態(tài)。在實際應(yīng)用中，通常會綜合多個時域特征進(jìn)行滾動軸承故障診斷。例如，將均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度和波形指標(biāo)等組合成一個特征向量，輸入到故障診斷模型中進(jìn)行訓(xùn)練和識別。這樣可以充分利用不同時域特征所包含的信息，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。以某滾動軸承故障診斷實驗為例，通過采集不同故障狀態(tài)下的振動信號，提取上述時域特征，并利用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障分類。實驗結(jié)果表明，綜合多個時域特征能夠有效地提高故障診斷的準(zhǔn)確率，對于不同類型和程度的滾動軸承故障都具有較好的識別效果。4.1.2頻域特征提取頻域特征提取是將時域振動信號通過傅里葉變換等方法轉(zhuǎn)換到頻域，分析信號在不同頻率成分上的分布情況，從而提取出與滾動軸承故障相關(guān)的特征。頻域特征能夠揭示信號的頻率組成和能量分布，對于故障類型的識別和故障程度的評估具有重要意義。在強(qiáng)噪聲背景下，頻域特征提取方法的有效性面臨一定挑戰(zhàn)，但通過合理的信號處理和分析，仍能提取出有價值的故障信息。傅里葉變換（FT）是一種將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號的數(shù)學(xué)工具，它基于傅里葉級數(shù)展開的原理，能夠?qū)⑷魏沃芷谛盘柗纸鉃椴煌l率的正弦和余弦分量的疊加。對于連續(xù)時間信號x(t)，其傅里葉變換定義為：X(f)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)e^{-j2\pift}dt其中，X(f)是頻域信號，f是頻率，j=\sqrt{-1}。在實際應(yīng)用中，通常處理的是離散時間信號x(n)，此時使用離散傅里葉變換（DFT）：X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)e^{-j\frac{2\pi}{N}kn}其中，N是信號的長度，k=0,1,\cdots,N-1。DFT的計算量較大，快速傅里葉變換（FFT）是DFT的一種高效算法，能夠大大減少計算時間，在實際工程中得到廣泛應(yīng)用。通過傅里葉變換得到的頻域信號，可以分析其頻率成分和幅值分布。在滾動軸承正常運(yùn)行時，其振動信號的頻譜主要包含與旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)的低頻成分以及一些由機(jī)械結(jié)構(gòu)固有頻率產(chǎn)生的高頻成分，這些頻率成分的幅值相對穩(wěn)定，分布較為規(guī)律。當(dāng)軸承發(fā)生故障時，會產(chǎn)生與故障類型相關(guān)的特征頻率及其諧波。例如，當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)點蝕故障時，根據(jù)軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)和轉(zhuǎn)速，可以計算出內(nèi)圈故障特征頻率f_{i}，其計算公式為f_{i}=\frac{n}{2}\times(1+\frackaaa0wi{D}\cos\alpha)\timesf_{r}，其中n為滾動體個數(shù)，d為滾動體直徑，D為軸承節(jié)徑，\alpha為接觸角，f_{r}為軸的旋轉(zhuǎn)頻率。在頻譜圖中，會在f_{i}及其諧波頻率處出現(xiàn)明顯的峰值，這些峰值的出現(xiàn)是判斷軸承內(nèi)圈故障的重要依據(jù)。功率譜估計是對信號功率在頻率上的分布進(jìn)行估計的方法，它可以更直觀地反映信號的能量在不同頻率上的分布情況。常用的功率譜估計方法有周期圖法和Welch法等。周期圖法是一種直接的功率譜估計方法，它通過對信號的傅里葉變換取模的平方并除以信號長度來得到功率譜估計。對于離散時間信號x(n)，其周期圖P_{xx}(k)的計算公式為：P_{xx}(k)=\frac{1}{N}|X(k)|^{2}其中，X(k)是x(n)的DFT。周期圖法計算簡單，但估計的方差較大，穩(wěn)定性較差，尤其在樣本長度較短時，估計結(jié)果的偏差較大。Welch法是對周期圖法的改進(jìn)，它通過將信號分成若干段，對每段進(jìn)行加窗處理后計算周期圖，然后對這些周期圖進(jìn)行平均來得到功率譜估計。Welch法可以有效地降低功率譜估計的方差，提高估計的穩(wěn)定性。具體步驟如下：首先將信號x(n)分成L段，每段長度為M，然后對每段信號x_{l}(n)（l=1,2,\cdots,L）進(jìn)行加窗處理，得到w(n)x_{l}(n)，其中w(n)是窗函數(shù)。對加窗后的每段信號進(jìn)行DFT，得到X_{l}(k)，最后計算功率譜估計：P_{xx}(k)=\frac{1}{L}\sum_{l=1}^{L}\frac{1}{M}|X_{l}(k)|^{2}在滾動軸承故障診斷中，功率譜估計可以幫助分析故障信號的能量分布，確定故障特征頻率所在的頻率范圍。通過觀察功率譜圖中能量的集中區(qū)域和峰值位置，可以判斷軸承的故障類型和嚴(yán)重程度。例如，當(dāng)軸承滾動體出現(xiàn)故障時，功率譜圖中會在滾動體故障特征頻率及其諧波頻率處出現(xiàn)能量集中和峰值，且隨著故障程度的加重，這些峰值的幅值會逐漸增大。在強(qiáng)噪聲背景下，頻域特征提取方法的有效性受到一定影響。噪聲的頻譜成分會與故障信號的頻譜相互重疊，使得故障特征頻率難以從復(fù)雜的頻譜中凸顯出來。當(dāng)噪聲強(qiáng)度增大時，故障特征頻率處的信噪比急劇下降，從正常情況下的較高值降低到接近甚至低于噪聲的水平，導(dǎo)致基于頻域特征的故障診斷方法面臨巨大挑戰(zhàn)。為了提高在強(qiáng)噪聲背景下頻域特征提取的有效性，可以采用一些抗噪聲處理方法，如濾波技術(shù)、小波變換降噪等，先對含噪信號進(jìn)行預(yù)處理，降低噪聲的影響，然后再進(jìn)行頻域特征提取和分析。此外，也可以結(jié)合其他特征提取方法，如時頻域特征提取，綜合利用多種信息來提高故障診斷的準(zhǔn)確性。4.1.3時頻域特征提取時頻域特征提取方法能夠同時考慮信號在時域和頻域的特性，對于分析非平穩(wěn)信號具有獨(dú)特的優(yōu)勢。在滾動軸承故障診斷中，由于故障信號往往具有時變特性，時頻域分析方法能夠更準(zhǔn)確地捕捉故障特征，為故障診斷提供更豐富的信息。以下介紹小波包變換和短時傅里葉變換這兩種常見的時頻分析方法及其在提取故障特征中的優(yōu)勢。小波包變換（WPT）是小波變換的一種擴(kuò)展，它不僅對信號的低頻部分進(jìn)行分解，還對高頻部分進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分，從而能夠更精細(xì)地分析信號在不同頻率段的時變特性。小波包變換的基本原理是通過一組正交小波包基函數(shù)對信號進(jìn)行分解。在對信號進(jìn)行小波包分解時，首先將信號x(t)分解為低頻分量A和高頻分量D，然后對低頻分量A和高頻分量D分別進(jìn)行再分解，得到更細(xì)的頻率成分。經(jīng)過j層分解后，信號被分解為2^{j}個子頻帶，每個子頻帶對應(yīng)一個小波包系數(shù)。在滾動軸承故障診斷中，小波包變換的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面。它能夠根據(jù)故障信號的特點自適應(yīng)地選擇合適的分解尺度和小波基函數(shù)，對信號進(jìn)行多分辨率分析。通過對不同尺度和頻帶的小波包系數(shù)進(jìn)行分析，可以提取出與滾動軸承故障相關(guān)的特征。當(dāng)軸承出現(xiàn)早期故障時，故障信號的能量通常集中在某些特定的頻帶和時間尺度上，小波包變換能夠?qū)⑦@些特征準(zhǔn)確地分離出來，為故障診斷提供有力支持。小波包變換對噪聲具有一定的抑制能力。在強(qiáng)噪聲背景下，通過對小波包系數(shù)進(jìn)行閾值處理，可以有效地去除噪聲干擾，保留故障特征信息。例如，在某滾動軸承故障診斷實驗中，利用小波包變換對含噪振動信號進(jìn)行處理，設(shè)置合適的閾值對小波包系數(shù)進(jìn)行篩選，然后重構(gòu)信號。結(jié)果表明，經(jīng)過小波包變換處理后的信號，噪聲得到了明顯抑制，故障特征更加突出，提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。小波包變換還可以用于提取信號的能量特征。通過計算每個子頻帶的能量，可以得到信號的能量分布情況，從而判斷軸承的故障類型和嚴(yán)重程度。當(dāng)軸承發(fā)生不同類型的故障時，其振動信號的能量在各個子頻帶的分布會發(fā)生變化，通過分析這些變化可以實現(xiàn)對故障的準(zhǔn)確診斷。短時傅里葉變換（STFT）是一種將時域信號轉(zhuǎn)換為時頻域信號的分析方法，它通過在時間軸上移動一個固定長度的窗函數(shù)，對窗內(nèi)的信號進(jìn)行傅里葉變換，從而得到信號在不同時間點的頻譜信息。短時傅里葉變換的定義為：STFT_{x}(t,f)=\int_{-\infty}^{\infty}x(\tau)w(\tau-t)e^{-j2\pif\tau}d\tau其中，x(t)是原始信號，w(t)是窗函數(shù)，t是時間，f是頻率。窗函數(shù)的選擇和窗長的確定對短時傅里葉變換的結(jié)果有重要影響。常用的窗函數(shù)有矩形窗、漢寧窗、漢明窗等。窗長的選擇需要綜合考慮時間分辨率和頻率分辨率的要求。較短的窗長可以提供較高的時間分辨率，能夠更好地捕捉信號的快速變化；較長的窗長則可以提供較高的頻率分辨率，能夠更準(zhǔn)確地分析信號的頻率成分。短時傅里葉變換在滾動軸承故障診斷中的優(yōu)勢在于它能夠直觀地展示故障信號在時間和頻率上的變化情況。通過繪制時頻圖，可以清晰地看到故障特征頻率隨時間的變化趨勢，以及故障沖擊發(fā)生的時刻。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時，在時頻圖上會出現(xiàn)與故障相關(guān)的特征頻率和能量集中區(qū)域，這些特征可以作為故障診斷的依據(jù)。在某滾動軸承故障診斷實例中，利用短時傅里葉變換對振動信號進(jìn)行分析，得到的時頻圖顯示，在軸承發(fā)生故障后，特定頻率處出現(xiàn)了明顯的能量集中，且隨著故障的發(fā)展，該能量集中區(qū)域逐漸增強(qiáng)。通過對時頻圖的分析，準(zhǔn)確地判斷出了軸承的故障類型和故障發(fā)生的時間。短時傅里葉變換計算相對簡單，易于實現(xiàn)，在實際工程應(yīng)用中具有較高的實用性。它可以快速地對大量的振動信號進(jìn)行分析，為滾動軸承故障的實時監(jiān)測和診斷提供了一種有效的手段。小波包變換和短時傅里葉變換作為時頻域特征提取方法，在滾動軸承故障診斷中具有各自的優(yōu)勢。小波包變換能夠更精細(xì)地分析信號的頻率成分，對噪聲有較好的抑制能力；短時傅里葉變換則能夠直觀地展示信號在時間和頻率上的變化情況，計算簡單。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體情況選擇合適的時頻分析方法，或者將多種方法結(jié)合使用，以提高滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2特征選擇與優(yōu)化4.2.1特征選擇的必要性在滾動軸承故障診斷中，通過各種特征提取方法可以獲取大量的特征，這些特征構(gòu)成了高維特征空間。然而，并非所有提取的特征都對故障診斷具有同等的重要性和貢獻(xiàn)。實際上，高維特征空間中往往存在大量的冗余信息，這些冗余特征不僅增加了計算量，還可能干擾故障診斷模型的學(xué)習(xí)和判斷，降低診斷的準(zhǔn)確性和效率。因此，進(jìn)行特征選擇是十分必要的。冗余信息的存在會導(dǎo)致計算資源的浪費(fèi)。在處理高維特征時，無論是特征存儲、傳輸還是后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測，都需要消耗大量的時間和計算資源。以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷模型為例，在訓(xùn)練過程中，模型需要對每個特征進(jìn)行計算和處理。當(dāng)特征維度較高時，計算量會呈指數(shù)級增長，這不僅會延長訓(xùn)練時間，還可能導(dǎo)致計算設(shè)備的內(nèi)存不足，無法完成訓(xùn)練任務(wù)。在某些實時性要求較高的滾動軸承故障診斷場景中，如航空發(fā)動機(jī)的在線監(jiān)測，過長的計算時間可能導(dǎo)致無法及時發(fā)現(xiàn)故障，從而引發(fā)嚴(yán)重的后果。冗余特征還可能對故障診斷模型的性能產(chǎn)生負(fù)面影響。過多的冗余特征會使模型學(xué)習(xí)到一些無關(guān)緊要的信息，這些信息可能會干擾模型對真正故障特征的學(xué)習(xí)和理解，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到了一些與故障無關(guān)的特征模式，而這些模式在測試數(shù)據(jù)中并不存在時，模型就會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，無法準(zhǔn)確地對新數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷。冗余特征還可能掩蓋真正的故障特征，使得模型難以準(zhǔn)確識別故障類型和故障程度。例如，在滾動軸承故障診斷中，一些與設(shè)備運(yùn)行環(huán)境相關(guān)的特征可能會與故障特征同時被提取出來，但這些環(huán)境特征與軸承故障本身并無直接關(guān)聯(lián)。如果不進(jìn)行特征選擇，這些環(huán)境特征可能會干擾模型的判斷，導(dǎo)致誤診和漏診的發(fā)生。特征選擇能夠有效地減少冗余信息，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。通過選擇與滾動軸承故障密切相關(guān)的特征，可以降低特征空間的維度，減少計算量，同時提高模型對故障特征的敏感度。例如，在某滾動軸承故障診斷實驗中，原始特征空間包含了大量的時域、頻域和時頻域特征，經(jīng)過特征選擇后，去除了那些對故障診斷貢獻(xiàn)較小的冗余特征，僅保留了關(guān)鍵的特征。結(jié)果表明，基于選擇后的特征訓(xùn)練的故障診斷模型，其診斷準(zhǔn)確率得到了顯著提高，同時訓(xùn)練時間和計算資源消耗大幅降低。因此，特征選擇是強(qiáng)噪聲背景下滾動軸承故障診斷中不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于提高故障診斷的可靠性和實用性具有重要意義。4.2.2特征選擇算法特征選擇算法在滾動軸承故障診斷中起著關(guān)鍵作用，它能夠從眾多的特征中篩選出最具代表性和分類能力的特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。下面介紹幾種常見的特征選擇算法及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用效果。ReliefF算法是一種基于實例的特征選擇算法，它通過評估每個特征對分類的貢獻(xiàn)程度來選擇特征。該算法的基本思想是在樣本空間中隨機(jī)選擇一個樣本，然后尋找與該樣本同類的最近鄰樣本和異類的最近鄰樣本。根據(jù)這兩個最近鄰樣本與隨機(jī)樣本在各個特征上的差異，來計算每個特征的權(quán)重。特征的權(quán)重越大，說明該特征對分類的貢獻(xiàn)越大。在滾動軸承故障診斷中，ReliefF算法可以有效地從大量的時域、頻域和時頻域特征中選擇出與故障相關(guān)的關(guān)鍵特征。通過計算每個特征的權(quán)重，能夠識別出那些對區(qū)分正常狀態(tài)和故障狀態(tài)具有重要作用的特征。例如，在判斷滾動軸承是否存在點蝕故障時，ReliefF算法可以選擇出與點蝕故障特征頻率相關(guān)的頻域特征以及反映故障沖擊的時域特征，這些特征能夠為故障診斷提供有力的支持。ReliefF算法在處理高維數(shù)據(jù)時計算量較大，且對噪聲較為敏感。當(dāng)數(shù)據(jù)中存在噪聲時，可能會影響特征權(quán)重的計算，從而降低特征選擇的效果?；バ畔⑹切畔⒄撝械囊粋€概念，用于衡量兩個隨機(jī)變量之間的依賴程度。在特征選擇中，互信息可以用來評估特征與類別之間的相關(guān)性?；バ畔⒃酱螅f明特征與類別之間的相關(guān)性越強(qiáng)，該特征對分類的貢獻(xiàn)越大。在滾動軸承故障診斷中，利用互信息進(jìn)行特征選擇時，首先計算每個特征與故障類別之間的互信息值，然后按照互信息值的大小對特征進(jìn)行排序，選擇互信息值較大的特征作為關(guān)鍵特征。通過互信息選擇的特征，能夠更好地反映滾動軸承的故障狀態(tài)，提高故障診斷的準(zhǔn)確率。例如，在診斷滾動軸承的磨損故障時，通過互信息選擇出的與磨損相關(guān)的特征，如振動信號的能量特征、峭度等，能夠準(zhǔn)確地反映磨損故障的程度和發(fā)展趨勢。互信息在計算過程中可能會受到特征之間冗余性的影響，導(dǎo)致選擇的特征存在一定的冗余。除了ReliefF和互信息算法外，還有許多其他的特征選擇算法，如基于過濾式（Filter）的卡方檢驗、基于包裹式（Wrapper）的遞歸特征消除算法（RFE）以及基于嵌入式（Embedded）的Lasso回歸等。這些算法各有優(yōu)缺點，在滾動軸承故障診斷中也都有一定的應(yīng)用?？ǚ綑z驗通過計算特征與類別之間的卡方統(tǒng)計量來評估特征的重要性，計算簡單，但對特征的依賴性較強(qiáng)；RFE算法通過不斷遞歸地消除對模型貢獻(xiàn)最小的特征來選擇最優(yōu)特征子集，能夠較好地考慮特征與模型的相關(guān)性，但計算量較大；Lasso回歸在進(jìn)行回歸分析的同時實現(xiàn)特征選擇，能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)和多重共線性問題，但對數(shù)據(jù)的分布有一定的要求。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)滾動軸承故障診斷的具體需求和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的特征選擇算法，以提高故障診斷的性能。4.3案例分析：特征提取與選擇對診斷性能的影響為了深入探究特征提取與選擇對滾動軸承故障診斷性能的影響，本研究以某大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中的滾動軸承為研究對象，該設(shè)備長期在強(qiáng)噪聲環(huán)境下運(yùn)行，其滾動軸承的故障診斷難度較大。實驗采集了滾動軸承在正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障四種工況下的振動信號，每種工況采集100組數(shù)據(jù)，共計400組數(shù)據(jù)。在采集過程中，通過模擬實際工業(yè)環(huán)境中的強(qiáng)噪聲干擾，在原始信號中添加了高斯白噪聲，噪聲強(qiáng)度根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整，以確保信號處于強(qiáng)噪聲背景下。首先，采用時域特征提取方法，提取了均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度和波形指標(biāo)等時域特征，構(gòu)成時域特征向量。利用這些時域特征，通過支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行故障分類，得到的診斷準(zhǔn)確率約為70%。從實驗結(jié)果可以看出，時域特征能夠反映信號的一些基本統(tǒng)計特性，對于一些簡單的故障類型具有一定的診斷能力。由于強(qiáng)噪聲背景下信號的時域特征容易受到干擾，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率受到限制。噪聲的存在使得信號的幅值波動變得更加復(fù)雜，時域特征的穩(wěn)定性下降，從而影響了故障診斷的準(zhǔn)確性。接著，運(yùn)用頻域特征提取方法，通過傅里葉變換將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，提取了故障特征頻率及其諧波等頻域特征，并計算了功率譜估計，構(gòu)成頻域特征向量。使用這些頻域特征進(jìn)行故障診斷，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了75%。頻域特征能夠揭示信號的頻率組成和能量分布，對于識別與故障相關(guān)的特征頻率具有重要作用。在強(qiáng)噪聲背景下，噪聲的頻譜成分會與故障信號的頻譜相互重疊，使得頻域特征的提取和分析變得困難。雖然通過功率譜估計等方法能夠在一定程度上突出故障特征頻率，但仍然無法完全消除噪聲的影響，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率的提升有限。然后，采用時頻域特征提取方法，分別利用小波包變換和短時傅里葉變換對信號進(jìn)行時頻分析，提取時頻域特征。利用小波包變換提取特征時，選擇db4小波基函數(shù)，分解層數(shù)為5，得到小波包系數(shù)，并計算每個子頻帶的能量作為特征；利用短時傅里葉變換提取特征時，選擇漢寧窗作為窗函數(shù)，窗長為256，得到時頻圖，并提取時頻圖中的能量分布和峰值等特征。將兩種時頻域特征進(jìn)行融合，構(gòu)成時頻域特征向量。使用時頻域特征進(jìn)行故障診斷，診斷準(zhǔn)確率提高到了80%。時頻域特征提取方法能夠同時考慮信號在時域和頻域的特性，對于分析非平穩(wěn)信號具有獨(dú)特的優(yōu)勢。小波包變換能夠更精細(xì)地分析信號的頻率成分，對噪聲有較好的抑制能力；短時傅里葉變換則能夠直觀地展示信號在時間和頻率上的變化情況。通過融合兩種時頻域特征，能夠更全面地捕捉故障信號的特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。在特征選擇方面，首先采用ReliefF算法對時域、頻域和時頻域特征進(jìn)行特征選擇。ReliefF算法通過評估每個特征對分類的貢獻(xiàn)程度來選擇特征，計算每個特征的權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重大小選擇排名靠前的特征。經(jīng)過ReliefF算法選擇后，特征維度從原來的30維降低到15維，利用選擇后的特征進(jìn)行故障診斷，診斷準(zhǔn)確率提高到了82%。ReliefF算法有效地去除了一些冗余特征，保留了對故障診斷貢獻(xiàn)較大的特征，從而提高了診斷準(zhǔn)確率。由于ReliefF算法對噪聲較為敏感，在強(qiáng)噪聲背景下，部分特征的權(quán)重計算可能會受到噪聲的影響，導(dǎo)致特征選擇的效果不夠理想。接著采用互信息算法進(jìn)行特征選擇?；バ畔⑺惴ㄍㄟ^計算特征