【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

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🔥 内容介绍

在滚动轴承故障诊断领域，振动信号是反映设备运行状态的核心载体。然而，轴承故障（如内圈剥落、滚动体磨损）引发的振动信号具有非平稳性与瞬态冲击性—— 故障冲击持续时间短（通常为毫秒级），且易受设备转速波动（如启动、停机过程）、背景噪声（如齿轮啮合噪声、电机电磁噪声）干扰，导致传统傅里叶变换（FFT）在处理此类信号时存在 “时间 - 频率分辨率 trade-off” 缺陷：无法同时精准定位故障冲击的发生时刻与频率成分，难以捕捉早期微弱故障特征。

集中时频分析（Concentrated Time-Frequency Analysis）通过优化时频分布的能量聚集性，在时间域与频率域同时实现高分辨率，可有效解决非平稳信号的时频表征问题。其核心优势在于：将故障冲击的瞬态能量精准聚焦于对应的时频点，抑制交叉项与噪声干扰，为轴承早期故障的特征提取与类型识别提供更可靠的时频信息。因此，深入研究集中时频分析方法在轴承故障诊断中的应用，对提升故障诊断精度、实现设备早期预警具有重要理论与实践价值。

二、集中时频分析的核心方法与在轴承故障诊断中的应用

集中时频分析方法通过改进时频分布核函数、引入自适应窗函数或融合多尺度分析思想，实现能量聚集性与抗干扰能力的提升。针对轴承故障振动信号的特点，以下四类方法应用最为广泛：

（一）小波变换（Wavelet Transform, WT）：多尺度下的故障冲击捕捉

小波变换通过 “伸缩 - 平移” 操作，用不同尺度的小波基函数匹配信号中的不同频率成分，在高频段（对应故障冲击）具有高时间分辨率，在低频段（对应设备稳态振动）具有高频率分辨率，天然适配轴承故障信号的瞬态特性。

1. 关键改进：小波基与分解尺度选择

在轴承故障诊断中，需根据信号特征选择合适的小波基：

• 紧支撑小波基（如 db4、sym8、coif5）：具有良好的时频局部化特性，可有效保留故障冲击的瞬时信息，其中 db4 小波对高频冲击信号的敏感性最高，是轴承故障诊断的首选小波基；

• 分解尺度：通常设为 3-8 层，浅层分解（1-3 层）对应高频噪声与故障冲击，深层分解（6-8 层）对应设备稳态振动，通过 “阈值去噪 + 高频分量重构”，可提取纯净的故障冲击信号。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴勇.基于小波分析的高速牵引电机轴承故障诊断研究[D].北京交通大学[2025-10-01].DOI:10.7666/d.y1961384.

[2] 姜绍俊.小波变换在轴承故障诊断中的研究[J].电脑知识与技术：学术版, 2009(6X):2.DOI:10.3969/j.issn.1009-3044.2009.18.171.

[3] 姜文涛,刘荣海,杨迎春,等.基于MATLAB时频分析算法的滚动轴承故障研究[J].软件, 2018, 39(2):6.DOI:CNKI:SUN:RJZZ.0.2018-02-021.

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