【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-16 11:06:26 发布

阅读量444

点赞数 9

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab245/article/details/149391987

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

轴承是旋转机械中的关键部件，其运行状态直接影响设备的可靠性和安全性。轴承故障往往具有隐蔽性和渐进性，早期故障信号微弱且易被噪声淹没，传统的时域或频域分析方法难以有效提取故障特征。集中时频分析方法能够在时间 - 频率平面上同时聚焦信号的时域和频域信息，精准捕捉故障信号的瞬态特征，为轴承故障诊断提供了强有力的技术支撑。本文将深入研究集中时频分析在轴承故障诊断中的应用，探讨其原理、方法及实践价值。

轴承故障信号的特点与诊断挑战

轴承在运行过程中，若出现滚动体、内圈或外圈故障，会在旋转周期内产生周期性的冲击振动信号，这类信号具有以下特点：

非平稳性：故障冲击信号的幅度和频率会随时间发生变化，尤其是在故障发展的不同阶段，信号的瞬态特征差异显著。例如，早期故障的冲击能量较弱，且被强背景噪声掩盖；随着故障加剧，冲击间隔逐渐缩短，能量逐渐增强。

瞬态冲击性：故障点与其他部件的周期性碰撞会产生短时冲击，这类冲击信号的持续时间短、频率成分丰富，包含大量故障特征信息，但在时域上表现为稀疏的脉冲，在频域上则表现为宽频带分布。

强噪声干扰：旋转机械运行环境复杂，背景噪声（如其他部件的振动、电磁干扰等）往往较强，故障信号的信噪比极低，传统的傅里叶变换难以将故障特征从噪声中分离出来。

这些特点使得轴承故障诊断面临两大挑战：如何有效抑制噪声，凸显微弱的故障冲击信号；如何精准捕捉故障信号的时频演化规律，实现早期故障的准确识别。

集中时频分析在轴承故障诊断中的应用流程

基于集中时频分析的轴承故障诊断流程主要包括信号采集、时频分析、特征提取和故障识别四个环节：

信号采集

采用加速度传感器采集轴承的振动信号，采样频率根据轴承的旋转速度和可能的故障特征频率确定（通常为故障特征频率的 10-20 倍）。例如，对于转速为 1500r/min 的轴承，其外圈故障特征频率约为 100Hz，则采样频率应不低于 2000Hz，以避免频率混叠。采集到的信号需进行预处理（如去除直流分量、滤波），减少低频漂移和高频噪声的影响。

集中时频分析与噪声抑制

根据故障信号的特点选择合适的集中时频分析方法：

对于早期故障的微弱冲击信号，采用 SWT 或稀疏表示时频分析，通过能量压缩或稀疏重构抑制噪声，凸显冲击特征。

对于多故障并存（如同时存在内圈和滚动体故障）的复杂信号，采用 ATA 方法，通过模态分解分离不同故障的特征分量，再分别进行时频分析。

例如，对含有外圈故障的轴承振动信号进行 SWT 分析，得到的时频分布中，在故障特征频率的谐波处会出现周期性的能量峰值，且峰值间隔与外圈故障的旋转周期一致。

故障识别与分类

将提取的特征输入分类模型（如支持向量机 SVM、随机森林 RF 或 CNN），实现故障类型的识别（如内圈故障、外圈故障、滚动体故障）和故障程度的评估（如早期、中期、晚期）。通过交叉验证和模型优化，提高诊断准确率。例如，基于 SWT 时频图像和 CNN 的分类模型，对轴承故障的识别准确率可达 95% 以上，即使在信噪比低于 0dB 的情况下，仍能保持 85% 以上的准确率。

应用案例与性能评估

以某型号滚动轴承的故障诊断为例，采用加速度传感器采集正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四种状态下的振动信号，采样频率为 12kHz，采样时长为 10s。分别采用 STFT、小波变换和 SWT 三种方法进行时频分析，并对比其诊断性能。

结果表明：