时间重分配多同步挤压变换在旋转机械轴承故障诊断中的应用附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代工业生产中，旋转机械作为核心设备广泛应用于电力、化工、航空等多个领域。而轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接影响设备的稳定性和可靠性。一旦轴承出现故障，不仅会导致设备停机，造成巨大的经济损失，甚至可能引发严重的安全事故。因此，准确、高效地进行轴承故障诊断至关重要。时间重分配多同步挤压变换（Time - Reassigned Multi - Synchrosqueezing Transform，TRMST）作为一种新兴的时频分析方法，凭借其独特的优势，为旋转机械轴承故障诊断提供了新的有效途径。

一、轴承故障诊断与时频分析基础

（一）轴承常见故障类型及特征

旋转机械轴承常见的故障类型包括滚动体故障、内圈故障、外圈故障和保持架故障等。不同类型的故障在运行过程中会产生不同特征的振动信号。例如，当轴承内圈出现故障时，由于内圈与滚动体之间的接触异常，会产生周期性的冲击振动，其振动频率与轴承的内圈故障特征频率相关；外圈故障同样会引发周期性冲击，但故障特征频率有所不同；滚动体故障则可能导致振动信号中出现特定频率成分的调制现象；保持架故障会使振动信号呈现出较为复杂的非平稳特性 。

（二）时频分析在故障诊断中的作用

传统的时域和频域分析方法在处理轴承故障振动信号时存在一定的局限性。时域分析只能反映信号随时间的变化情况，难以清晰地揭示信号中频率成分的变化规律；频域分析虽然能够展示信号的频率组成，但无法体现频率成分随时间的变化特性。而轴承故障振动信号通常是非平稳信号，其频率成分会随着时间发生变化。时频分析方法能够将时域和频域信息相结合，在时频平面上直观地展示信号频率成分随时间的分布情况，从而有效提取故障特征，为故障诊断提供有力支持。

二、时间重分配多同步挤压变换（TRMST）理论基础

（一）同步挤压变换（Synchrosqueezing Transform，SST）

同步挤压变换是 TRMST 的基础，它是一种改进的时频分析方法。传统的短时傅里叶变换（STFT）等时频分析方法得到的时频分布存在能量扩散问题，即信号的能量在时频平面上分布较为分散，导致时频分辨率降低，难以准确提取信号特征。同步挤压变换通过对时频系数进行重新分配，将原本分散在相邻频率点上的能量挤压到其真实频率所在的位置，从而提高时频分辨率，使时频分布更加集中、清晰，能够更准确地反映信号的瞬时频率特性。

（二）时间重分配（Time - Reassignment，TR）

时间重分配进一步优化了时频分析的结果。它基于信号的局部能量分布，通过计算时频系数的瞬时频率和群速度，将时频系数重新分配到更准确的时间位置上。这样可以使时频分布在时间轴上更加精确地定位信号的能量变化，进一步提高时频分析的准确性，更好地捕捉信号的时变特征。

（三）时间重分配多同步挤压变换（TRMST）

时间重分配多同步挤压变换结合了同步挤压变换和时间重分配的优势，不仅能够提高时频分辨率，还能在时间和频率两个维度上更准确地定位信号的能量分布。它通过多次应用同步挤压变换，并结合时间重分配操作，对信号进行多层次的时频分析，能够更精细地提取信号中的微弱特征和复杂成分，特别适用于处理像轴承故障振动信号这类复杂的非平稳信号。

三、基于 TRMST 的轴承故障诊断应用流程

（一）振动信号采集

使用加速度传感器、速度传感器等设备，在旋转机械正常运行状态下和不同故障状态下，采集轴承的振动信号。为了保证采集数据的有效性和可靠性，需要合理选择传感器的安装位置，通常选择靠近轴承的部位，以确保能够准确获取轴承振动产生的信号。同时，设定合适的采样频率和采样时间，一般采样频率应满足奈奎斯特采样定理，确保能够完整捕捉信号的频率成分；采样时间要足够长，以包含完整的故障特征信息。

（二）信号预处理

对采集到的振动信号进行预处理，包括去噪和归一化处理。由于在信号采集过程中会受到各种噪声的干扰，如环境噪声、电磁干扰等，这些噪声会影响故障特征的提取，因此需要采用合适的去噪方法，如小波去噪、自适应滤波去噪等，去除信号中的噪声成分。归一化处理则是将信号的幅值调整到一定的范围内，便于后续的分析和比较，提高分析结果的准确性和稳定性。

（三）TRMST 时频分析

将预处理后的振动信号输入到 TRMST 算法中，进行时频分析。通过计算得到信号的时频分布图像，在时频平面上直观地展示信号频率成分随时间的变化情况。TRMST 能够有效抑制时频分布中的能量扩散现象，使故障特征频率更加突出、清晰，便于观察和分析。

（四）故障特征提取与诊断

根据时频分布图像，提取轴承故障的特征信息。例如，通过观察时频图像中是否存在特定频率成分的周期性出现、能量集中区域等特征，判断轴承是否发生故障以及故障的类型。将提取到的特征与已知的轴承故障特征库进行对比分析，结合相关的故障诊断知识和经验，实现对轴承故障的准确诊断。

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