【故障诊断】改进最大相关峰度反卷积方法IMCKD在滚动体轴承故障诊断中的应用（Matlab代码实现）

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🔥 内容介绍

在现代工业体系中，旋转机械广泛应用于航空航天、汽车制造、能源电力、冶金化工等各个领域 ，而滚动体轴承作为旋转机械的关键部件，承担着支撑旋转轴、减少摩擦和传递载荷的重要作用，其运行状态直接关系到整个设备的性能、可靠性和安全性。一旦滚动轴承发生故障，可能引发设备停机、生产中断，甚至导致严重的安全事故，给企业带来巨大的经济损失。

据统计，在旋转机械的故障中，约 30% 是由滚动轴承故障引起的。在汽车发动机中，滚动轴承的故障可能导致发动机无法正常运转，使车辆失去动力，危及驾乘人员的安全；在风力发电机中，轴承故障会造成发电效率下降，维修成本高昂，甚至引发风机倒塌等严重事故。在工业生产线上，滚动轴承故障还会导致生产线停滞，造成大量产品积压，影响企业的生产进度和经济效益。因此，对滚动轴承进行准确、及时的故障诊断具有至关重要的意义。

传统的滚动轴承故障诊断方法，如时域分析、频域分析和时频分析等，在一定程度上能够对故障进行检测和诊断。然而，在实际应用中，滚动轴承的故障信号往往受到强背景噪声的干扰，尤其是在早期故障阶段，故障信号极其微弱，淹没在噪声之中，使得传统方法难以有效地提取故障特征，导致诊断准确率较低。此外，滚动轴承的故障类型复杂多样，不同故障类型的信号特征存在一定的相似性，进一步增加了故障诊断的难度。

随着科技的不断进步，信号处理技术、计算机技术、人工智能技术等得到了飞速发展，为滚动轴承故障诊断技术的创新提供了新的机遇。改进最大相关峰度反卷积方法（IMCKD）作为一种新兴的故障诊断技术，在处理强噪声背景下的微弱故障信号方面展现出了独特的优势，为滚动轴承故障诊断提供了新的解决方案。

二、传统滚动体轴承故障诊断方法概述

传统的滚动体轴承故障诊断方法主要有时域分析、频域分析及时频域分析这几类。

时域分析

时域分析是直接在时间域内对滚动轴承的振动信号进行处理和分析，通过提取信号的时域特征参数来判断轴承的运行状态 。常用的时域特征参数包括均值、均方根值、峰值、峭度、脉冲指标等。均值反映了信号的平均水平，均方根值可以衡量信号的能量大小，峰值则体现了信号的最大幅值 。峭度和脉冲指标对冲击性故障较为敏感，当轴承出现故障时，这些参数会发生明显变化。

在正常运行状态下，滚动轴承的振动信号时域特征参数相对稳定，波动较小。当轴承出现故障，如滚动体表面出现剥落、裂纹时，振动信号会产生周期性的冲击，导致峰值、峭度等参数显著增大。通过与正常状态下的参数进行对比，就可以初步判断轴承是否存在故障。时域分析方法具有直观、计算简单的优点，能够快速对轴承的运行状态进行初步评估。

频域分析

频域分析是将时域信号通过傅里叶变换等方法转换到频率域，分析信号在不同频率成分上的分布情况，从而找出与故障相关的特征频率 。滚动轴承在正常运行时，其振动信号的频率主要集中在一些特定的低频段，如旋转频率及其倍频。当轴承出现故障时，会产生与故障类型和部位相关的特征频率。

内圈故障会产生内圈故障特征频率及其倍频，外圈故障会产生外圈故障特征频率及其倍频，滚动体故障会产生滚动体故障特征频率及其倍频 。通过对频谱的分析，找到这些故障特征频率，并与理论计算值进行对比，就可以确定故障的类型和部位。频域分析方法能够深入揭示信号的频率组成，对于识别不同类型的故障具有重要作用。

时频域分析

由于滚动轴承的故障信号往往是非平稳信号，其频率成分随时间变化，时域分析和频域分析难以全面反映信号的特征。时频域分析方法则将时域和频域信息相结合，能够同时展示信号在时间和频率上的变化，更有效地分析非平稳信号 。常见的时频域分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解等。

短时傅里叶变换通过加窗的方式对信号进行分段傅里叶变换，能够在一定程度上反映信号的时变特性 。小波变换具有多分辨率分析的特点，能够根据信号的频率自动调整分析窗口的大小，对高频信号采用小窗口，对低频信号采用大窗口，从而更好地捕捉信号的细节特征。经验模态分解则是将复杂的信号分解为多个固有模态函数，每个固有模态函数都具有一定的物理意义，能够更准确地描述信号的特征。

虽然这些传统方法在滚动体轴承故障诊断中发挥了重要作用，但它们也存在一定的局限性。在诊断准确率方面，当故障信号微弱且背景噪声较强时，传统方法提取的故障特征容易被噪声淹没，导致诊断准确率下降。在一些早期故障阶段，故障信号的变化非常微小，传统方法难以准确识别这些细微的变化，从而延误故障诊断的时机。

传统方法的抗噪声能力较弱，噪声会干扰信号的特征提取和分析，影响诊断结果的可靠性。在实际工业环境中，滚动轴承往往受到各种复杂噪声的干扰，如电机噪声、机械振动噪声、电磁干扰噪声等，这些噪声会使故障信号变得更加复杂，增加了故障诊断的难度。此外，传统方法对于不同类型故障的区分能力有限，当多种故障同时存在时，容易出现误诊的情况 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function setfontsize(ftsz, h)

if nargin == 1

set(get(gca, 'XLabel'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(get(gca, 'YLabel'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(get(gca, 'Title'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(gca, 'FontSize', ftsz);

set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman');

else

set(get(h, 'XLabel'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(get(h, 'YLabel'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(get(h, 'Title'), 'FontSize', ftsz, 'Fontname', 'Times New Roman');

set(h, 'FontSize', ftsz);

set(h, 'Fontname', 'Times New Roman');

end

🔗 参考文献

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