【轴承故障分解】基于 ITD实现轴承故障信号分解含Matlab源码

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本文介绍了一种用于滚动轴承早期故障诊断的方法，着重讨论了在信号微弱和信噪比较低的情况下，如何利用迭代时间尺度分解（ITD）技术提取故障特征。ITD方法因其端点效应小、计算速度快等优点，相较于经验模态分解（EMD）更适用于此类问题。通过MATLAB代码示例展示了信号的ITD分解过程，并提供了仿真结果。该方法有助于在实际工程中提高故障识别的准确性。

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1 简介

滚动轴承出现早期局部故障时，由微弱故障冲击引起的振动信号呈现出复杂的非线性非平稳特性，且信号能量较小，故障诊断困难。当内圈和滚动体存在早期故障时，由于测试点一般布置在轴承座上，故障位置隔测试点较远，传感器获取的振动信号是经过轴承系统衰减后的信号，同时振动信号在传递过程中受到各种干扰，所以信号更加微弱且信噪比更低，诊断更加困难。若直接从原始振动信号提取特征量进行故障诊断，很难达到理想效果。工程实际中往往需要采用合适的时频分析方法对信号进行有效处理，减少噪声对故障特征信息的干涉或耦合，实现故障特征和噪声的分离，从而识别故障类型。由于轴承存在不同类型的局部故障，

　ＩＴＤ方法根据信号本身局部时间尺度特性自动产生具有一定物理意义的基函数，将原始信号分解为一系列不同频率段的ＰＲ分量。ＩＴＤ和ＥＭＤ方法主要区别在于基函数构造的方法不同。ＥＭＤ通过上、下极值点包络线的平均来构造基函数，而ＩＴＤ是基于信号本身的线性变换来构造基函数，因此ＩＴＤ具有端点效应小、计算速度快等优点。

2 部分代码

%*****************************************************************%程 序 名：轴承故障诊断%*****************************************************************fs=12000;%采样频率Ts=1/fs;%采样周期L=4096;%采样点数t=(0:L-1)*Ts;%时间序列%-----------------数据导入----------------load('X105_DE_time.mat')A=X105_DE_time(1:L,1);x=A';iterated_max=6;%----------------ITD分解------------------[H_matrix,L]=Itd(x,iterated_max); %ITD分解%------------分量信号显示-------------figure(1)n=size(H_matrix,1);subplot(n+1,1,1);plot(t,x);%原始信号ylabel('原始信号','fontsize',12,'fontname','华文中宋');for n1=1:n    subplot(n+1,1,n1+1);    plot(t,H_matrix(n1,:));%分量信号    ylabel(['PR' int2str(n1)]);end xlabel('时间\itt/s','fontsize',12,'fontname','华文中宋');