【摘 要】
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滚动轴承是重大装备中的关键支撑部件,由于长期在复杂恶劣工况下运行,导致滚动轴承故障频发,严重影响设备运行的安全性和稳定性。如何从含有大量噪声干扰的振动信号中快速准确地提取故障特征信息,对设备的健康状态进行准确及时地检测与诊断,以及实施“早期故障早发现,早预防”的维修策略,对提高设备的运行可靠性和避免重大经济损失具有重要意义。振动信号中的周期性冲击特征是滚动轴承发生故障的一个重要征兆,但冲击特征对噪
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滚动轴承是重大装备中的关键支撑部件,由于长期在复杂恶劣工况下运行,导致滚动轴承故障频发,严重影响设备运行的安全性和稳定性。如何从含有大量噪声干扰的振动信号中快速准确地提取故障特征信息,对设备的健康状态进行准确及时地检测与诊断,以及实施“早期故障早发现,早预防”的维修策略,对提高设备的运行可靠性和避免重大经济损失具有重要意义。振动信号中的周期性冲击特征是滚动轴承发生故障的一个重要征兆,但冲击特征对噪声敏感,且易受到随机干扰影响,增加了微弱特征信息的提取难度。因此,本文利用稀疏表示对复杂信号成分的强大表征能力,开展基于字典学习的滚动轴承故障稀疏诊断方法研究,提取滚动轴承故障特征,实现滚动轴承故障的有效诊断。本文的主要工作如下:（1）针对K-SVD字典学习算法易受噪声影响、学习到的原子难以与冲击特征准确匹配等问题,提出了一种基于TVF-EMD和K-SVD字典学习的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用TVF-EMD方法提取含有周期性冲击特征的敏感分量以削弱噪声对K-SVD算法的影响,并采用聚类分析方法剔除K-SVD字典中与冲击形态无关的原子,从而提高了滚动轴承故障特征稀疏表示精度,实现了滚动轴承的有效识别与诊断。通过数值仿真验证了所提方法的有效性和优越性,并将其应用于某电力机车滚动轴承故障诊断。（2）针对强背景噪声下K-SVD字典学习算法难以准确获取振动信号中的微弱冲击特征导致的滚动轴承早期微弱故障识别精度低的问题,提出了一种基于自适应最优Laplace小波字典的滚动轴承故障诊断方法。该方法将K-SVD字典学习与Laplace小波参数化字典相结合,从K-SVD算法学习到的字典中选取冲击特征显著的原子作为参考,利用鲸鱼优化算法对Laplace小波参数进行优化选取,并以此构造与滚动轴承故障冲击响应相匹配的参数化字典,从而实现滚动轴承微弱特征的系数提取和故障识别。通过数值仿真验证了所提方法的有效性和优越性,并将其应用于SQI实验台滚动轴承外圈故障诊断。（3）在上述研究的基础上,基于Lab VIEW软件平台开发了滚动轴承故障诊断系统,包含了振动信号时域和频域分析、故障预警以及故障识别等基本功能,并将本文所提研究方法嵌入所开发的系统,实现了风电机组发电机滚动轴承故障识别。
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