【故障诊断】用于轴承故障诊断的候选故障频率优化克改进包络频谱研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心挑战

轴承作为旋转机械的 “关节”，其局部损伤（如内圈剥落、滚动体划痕）会产生周期性冲击信号，表现为特征频率（BPFO、BPFI、FTF、BSF）及其谐波。然而实际工况中，传统诊断方法面临三重核心挑战：

1. 标称频率失效：理论故障特征频率（FCF）依赖轴承几何参数计算，但制造误差、负载波动会导致实际频率偏离理论值 ±10% 以上；

1. 噪声淹没特征：振动信号常被强背景噪声干扰，传统包络谱在信噪比（SNR）<0 dB 时故障频率完全模糊；

1. 人工依赖度高：解调频带需凭经验选择，复杂工况（变速、多故障耦合）下分辨率不足。

因此，候选故障频率（CFF）优化与包络频谱改进成为突破诊断瓶颈的关键方向。

二、候选故障频率（CFF）的优化技术体系

CFF 是基于信号内在特征识别的潜在故障频率集合，其核心创新在于摆脱对标称频率的依赖，通过挖掘信号循环平稳性动态生成诊断目标。优化流程可分为 “特征提取 - 筛选验证 - 参数适配” 三步：

1. 特征提取：通过频谱相干性（SCoh）分析，在 “频谱频率 - 循环频率” 二维平面定位能量集中区域，提取峰值对应的循环频率作为候选集；

1. 筛选验证：结合时域指标（峰度、脉冲因子）与频域指标（谐波能量比）构建加权模型，剔除干扰频率；

1. 参数适配：通过智能算法动态调整 CFF 范围，如麻雀搜索算法（SSA）优化循环频率区间。

三、改进包络频谱的核心实现路径

（一）传统包络谱的三大改进方向

针对噪声敏感、分辨率低、自适应差的问题，学界形成三类技术方案：

1. 噪声抑制增强：

• 小波包 - AR 模型联合去噪：先通过自回归模型剔除齿轮啮合干扰，再分解筛选最优频带，使故障特征幅值提升 3 倍；

• 变分模态分解（VMD）+ 粒子群优化（PSO）：以包络熵最小化为目标，优化分解层数与惩罚因子，抑制宽带噪声。

1. 频带自适应选择：

• 光谱基尼指数（SGI）筛选：识别故障能量集中的窄带，在 SNR=-5 dB 时仍可清晰提取 BPFI 谐波；

• 1/3 二叉树滤波器组：分割频谱并计算各窄带能量比，自动选择最大信息增益频段（如 2.4 kHz 中心频率、400 Hz 带宽）。

1. 深度学习融合：

• 多尺度 CNN：用不同尺寸卷积核提取包络谱多维度特征，端到端诊断准确率达 98.7%；

• 孪生胶囊网络：小样本场景下通过相似性学习，较传统方法精度提升 15%。

（二）标杆方法：IESCFFOgram 的技术创新

• 无先验依赖：无需轴承几何参数，直接挖掘 SCoh 隐藏信息；

• 强抗噪性：在 SNR=-16.7 dB 时仍能识别内圈故障频率；

• 复合故障适配：成功分离风电轴承内外圈耦合故障特征。

四、工业应用与验证案例

案例 1：风电齿轮箱轴承外圈故障诊断

• 工况：变转速（1200-1500 rpm）、强电磁干扰；

• 技术路径：SCoh-CFF 提取→IESCFFOgram 频带优化→改进包络谱分析；

• 结果：BPFO 及其 3 次谐波清晰可见，特征幅值较传统方法提升 2.5 倍，误报率降至 0.3%。

案例 2：高铁轴箱轴承早期损伤检测

• 工况：轨道冲击噪声、滚动体 0.2 mm 微划痕；

• 技术路径：多传感器融合→时域同步平均→WCIES 加权包络谱；

• 结果：成功提取 BSF（128 Hz）特征，预警响应时间 < 10 ms，嵌入车载终端实现实时监测。

五、研究前沿与未来方向

1. 复合故障分离：采用三维几何特征稀疏成分分析（TGF-SCA），分离多故障源耦合信号；

1. 极端环境适配：开发 IESAM 准则（改进包络谱阿尔法最大化），解决直升机齿轮箱强 EMI 干扰问题；

1. 数字孪生融合：构建物理 - 数据双映射模型，通过 Wasserstein 距离迁移学习实现实验室到工业场景泛化；

1. 边缘轻量化：基于龙舞算法设计嵌入式模型，STM32H7 平台功耗降低 40%，满足实时诊断需求。

六、结论

候选故障频率优化与包络频谱改进通过 “数据驱动替代经验依赖、自适应算法提升抗噪能力、多学科融合突破精度瓶颈”，彻底改变了传统轴承诊断范式。IESCFFOgram 等方法在无先验参数、强噪声、复杂工况下的优异表现，为旋转机械预测性维护提供了核心技术支撑。未来需重点攻克复合故障解耦、极端环境鲁棒性等问题，推动算法从实验室走向规模化工业应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 冯安安.基于优化概率神经网络货车轴承故障诊断研究[D].北京交通大学[2025-11-15].

[2] 吕琛.基于噪声分析的内燃机主轴承状态监测与故障诊断[D].大连理工大学,2002.DOI:10.7666/d.y638156.

[3] 陈涛.基于MATLAB的轴承故障诊断方法的研究[J].化工设备与管道, 2011, 48(6):41-43.

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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