旋转机械故障诊断中的频带选择（FBS）研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布 · 860 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅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

旋转机械作为工业生产中的关键设备，广泛应用于电力、化工、冶金、航空航天等重要领域，其运行状态直接关系到生产的安全性、稳定性和经济性。一旦发生故障，不仅可能导致设备停机，造成巨大的经济损失，甚至可能引发严重的安全事故。因此，对旋转机械进行及时、准确的故障诊断具有至关重要的意义。

在旋转机械故障诊断中，振动信号是最常用的信息载体，它蕴含了丰富的设备运行状态信息。然而，旋转机械工作环境通常较为复杂，振动信号往往会受到强背景噪声、多部件振动耦合以及工况变化等因素的干扰，使得故障特征信号被淹没，难以直接提取。频带选择（FBS）技术作为一种有效的信号预处理手段，通过从原始信号的整个频率范围内筛选出对故障诊断最敏感的频带，能够突出故障特征，抑制噪声干扰，为后续的故障识别和分类提供高质量的特征信息，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。

二、频带选择（FBS）的基本原理与重要性

2.1 基本原理

频带选择的核心思想是依据信号的频率特性和故障特征的分布规律，从包含噪声和干扰的原始信号频谱中，确定能够有效反映设备故障状态的特定频率区间。不同类型的旋转机械故障，其对应的故障特征频率往往具有特定的分布范围。例如，滚动轴承的外圈故障、内圈故障和滚动体故障，各自会产生特定频率的振动信号；齿轮的齿面磨损、断齿等故障也会在相应的频率段表现出异常。频带选择就是通过分析信号在不同频率段的能量分布、熵值、峭度等特征，筛选出包含这些故障特征频率的频带。

2.2 重要性

在旋转机械故障诊断中，频带选择具有不可替代的重要性。首先，原始振动信号中包含大量的噪声和无关信息，若直接对全频带信号进行分析，会增加数据处理的复杂度，降低故障诊断的效率。通过频带选择，能够减少数据量，简化分析过程。其次，有效的频带选择能够突出故障特征信号，提高故障特征与噪声的信噪比，使得原本被噪声掩盖的故障信息得以显现，从而提高故障诊断的准确性。此外，对于多故障并存的情况，频带选择可以分离不同故障对应的特征频带，有助于实现故障的精准定位和区分。

三、常用的频带选择（FBS）方法

3.1 基于信号能量的频带选择方法

这类方法以信号的能量分布为依据，认为包含故障特征的频带通常具有较高的能量。

功率谱密度法：通过计算信号的功率谱密度，分析信号在不同频率上的功率分布。功率谱密度较大的频带往往包含更多的有用信息，可能对应着设备的故障特征频率。例如，在旋转机械轴承故障诊断中，当轴承出现故障时，其故障特征频率处的功率谱密度会明显增大，通过选取这些高功率谱密度的频带，能够有效提取故障特征。

能量重心法：计算信号在不同频带内的能量，将能量重心所在的频带或能量相对集中的频带作为候选频带。该方法简单直观，计算量较小，但对于能量分布较为分散或故障特征能量相对较弱的情况，可能会出现误选。

3.2 基于信息熵的频带选择方法

信息熵能够反映信号的复杂性和不确定性，故障特征信号的出现会使相应频带的信息熵发生变化，基于此可以进行频带选择。

** Shannon 熵法 **：Shannon 熵值越小，说明信号的确定性越高，包含的有用信息越丰富。在频带选择中，计算各个频带的 Shannon 熵，选择熵值较小的频带作为有效频带。该方法对信号的非线性和非平稳性具有一定的适应性，适用于处理旋转机械的复杂振动信号。

奇异谱熵法：通过对信号进行奇异值分解，得到奇异谱，再计算奇异谱熵。奇异谱熵能够反映信号的复杂度，当设备发生故障时，对应的频带奇异谱熵会发生显著变化，据此可实现频带的选择。

3.3 基于统计特征的频带选择方法

利用信号的统计特征（如峭度、方差、均值等）进行频带选择，这些统计特征在故障发生时会呈现出明显的异常。

峭度法：峭度是衡量信号概率密度函数峰值特性的统计量，对于冲击性故障信号（如轴承的点蚀、齿轮的断齿等），其对应的频带峭度值会显著增大。通过选取峭度值较大的频带，能够有效捕捉冲击性故障特征。

方差法：方差反映了信号的离散程度，故障特征信号的存在会使相应频带的方差发生变化。选择方差较大的频带，可能包含更多的故障信息。

3.4 基于智能算法的频带选择方法

随着人工智能技术的发展，一些智能算法被应用于频带选择，能够自动、高效地筛选出最优频带。

遗传算法：将频带选择问题转化为优化问题，以所选频带的故障诊断性能作为适应度函数，通过选择、交叉、变异等操作，迭代搜索最优的频带组合。遗传算法具有全局搜索能力，能够处理复杂的多峰优化问题，适用于从多个候选频带中选择最优子集。

粒子群优化算法：模拟鸟群觅食行为，每个粒子代表一个频带选择方案，通过粒子间的信息共享和协作，不断更新粒子位置，寻找最优的频带。该算法收敛速度快，参数设置简单，在频带选择中具有较好的应用效果。

深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）能够自动提取信号的深层特征，通过构建合适的网络结构，将频带选择融入到特征提取过程中。例如，利用 CNN 对信号的频谱图进行处理，网络的卷积层和池化层能够自动聚焦于包含故障特征的频带区域，实现频带的自适应选择。

四、频带选择（FBS）面临的挑战与应对策略

4.1 面临的挑战

强噪声干扰：旋转机械工作环境中的强背景噪声会严重影响频带选择的准确性，使得故障特征频带与噪声频带难以区分，可能导致有用频带被误删或噪声频带被误选。

非平稳工况：旋转机械的转速、负载等工况参数经常发生变化，会导致故障特征频率发生偏移，使得基于固定频带范围的选择方法失效。

多故障耦合：当旋转机械存在多种故障时，不同故障的特征频带可能相互重叠，增加了频带分离和选择的难度。

计算复杂度：对于大规模的频带候选集，一些智能算法的计算量较大，收敛速度较慢，难以满足实时故障诊断的需求。

4.2 应对策略

结合降噪预处理：在进行频带选择之前，采用小波降噪、经验模态分解（EMD）降噪等方法对原始信号进行预处理，降低噪声干扰，为频带选择提供更干净的信号。例如，利用小波阈值降噪对振动信号进行处理，能够有效抑制高频噪声，保留故障特征信号，提高后续频带选择的准确性。

自适应频带调整：针对非平稳工况，采用自适应的频带选择方法，如基于时频分析的方法（短时傅里叶变换、小波变换等），能够跟踪故障特征频率随工况变化的轨迹，动态调整频带范围。

多特征融合：综合利用多种信号特征（如能量、熵、峭度等）进行频带选择，避免单一特征的局限性，提高对多故障耦合情况下频带的区分能力。例如，将功率谱密度和峭度相结合，共同判断频带是否包含故障特征。

优化算法改进：对智能算法进行改进，如采用并行计算技术提高算法的运行速度，或结合局部搜索策略增强算法的局部寻优能力，减少计算复杂度，满足实时性要求。例如，对遗传算法进行并行化处理，同时对多个频带选择方案进行评估和优化，提高搜索效率。

五、应用案例分析

5.1 滚动轴承故障诊断中的频带选择

以某型号滚动轴承为研究对象，该轴承在运行过程中可能出现内圈故障、外圈故障和滚动体故障。采集轴承的振动信号，首先对原始信号进行频谱分析，发现不同故障的特征频率分别位于不同的频带范围。采用峭度法进行频带选择，计算各个频带的峭度值，结果显示内圈故障对应的频带峭度值为 5.2，外圈故障对应的频带峭度值为 4.8，滚动体故障对应的频带峭度值为 5.5，均明显高于其他频带的峭度值（一般在 3 左右）。选取这些高峭度值的频带进行后续分析，通过提取特征并输入分类器，故障识别准确率达到 96%，而采用全频带信号进行诊断的准确率仅为 78%，表明频带选择能够显著提高滚动轴承故障诊断的性能。

5.2 齿轮箱故障诊断中的频带选择

某齿轮箱在运行过程中出现齿面磨损故障，采集其振动信号。由于齿轮箱结构复杂，振动信号受到多个齿轮啮合振动的干扰，故障特征不明显。采用基于遗传算法的频带选择方法，以支持向量机（SVM）的分类准确率作为适应度函数，搜索最优的频带组合。经过迭代优化，选择出 3 个频带作为最优频带。对这 3 个频带的信号进行特征提取和分类，诊断准确率达到 92%，相比未进行频带选择的诊断结果（准确率 75%）有了明显提升，验证了基于智能算法的频带选择在齿轮箱故障诊断中的有效性。

六、结论与展望

频带选择作为旋转机械故障诊断中的关键技术，能够有效突出故障特征，抑制噪声干扰，提高诊断的准确性和可靠性。目前，基于信号能量、信息熵、统计特征以及智能算法的频带选择方法已在实际应用中取得了一定的成果，但在面对强噪声、非平稳工况、多故障耦合等复杂情况时，仍存在一些挑战。

未来的研究方向可以从以下几个方面展开：一是进一步发展自适应、鲁棒性强的频带选择方法，以适应复杂多变的工况环境；二是加强多传感器信息融合与频带选择的结合，利用多源信息提高频带选择的准确性；三是探索将深度学习等先进智能算法与频带选择更深度地融合，实现端到端的故障诊断，提高频带选择的自动化和智能化水平；四是研究频带选择的实时性优化方法，满足工业现场实时故障诊断的需求。通过不断的研究和创新，频带选择技术将在旋转机械故障诊断中发挥更加重要的作用，为工业生产的安全稳定运行提供更有力的保障。