提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障所在频带,并以此作为特征分量。对特征分量进行Hilbert解调分析,将包络谱谱峰处的频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行对比,诊断轴承故障并确定故障位置。
《基于小波包包络分析的滚动轴承故障诊断》
滚动轴承是机械设备中至关重要的组成部分，其健康状态直接影响设备的正常运行。当滚动轴承出现故障时，会产生特定的振动信号，通过对这些信号的精确分析，可以实现早期故障检测，降低设备停机风险。本文提出了一种融合小波包、能量分析和包络分析的滚动轴承故障诊断新方法。
小波包变换是一种强大的信号处理工具，尤其适用于非平稳信号的分析。它通过一系列互相衔接的等宽带通滤波器，将信号分解到不同的频带，从而获取信号在不同时间尺度上的局部特征。对于滚动轴承的振动信号，小波包分解能够揭示信号在时间和频率域的精细结构，帮助识别出与故障相关的特征频率。
在实际操作中，首先对原始振动信号进行小波包去噪处理，去除噪声干扰，保留有用的信号成分。接着，对去噪后的信号进行小波包分解，计算各频带的能量，这一步骤能够反映出轴承运行的状态。能量较高的频带通常与特定的故障模式关联，因此，能量分析是确定故障特征的关键步骤。
为了进一步提取故障特征，采用Hilbert包络分析。Hilbert包络解调技术可以将低频的故障信号从高频调制信号中分离出来，使得故障特征更加清晰。通过对特征分量的包络谱分析，可以找到谱峰处的频率，这个频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行比较，有助于准确诊断轴承的故障类型并定位故障位置。
具体来说，小波包分解公式(2)和重构公式(3)展示了如何将信号分解成不同尺度和位置的细节(d2n, d2n+1)，进而计算各频带的能量。通过比较不同频带的能量比例，可以识别出故障频带。当某个频带的能量显著增加，通常表明该频带对应的故障模式正在发生。
在实际应用中，对大量实测振动信号进行上述处理，可以构建故障特征库，用于后续的故障诊断和预测。结合机器学习算法，这种方法可以实现自动化的滚动轴承故障诊断系统，提高故障识别的效率和准确性。
总结来说，本文提出的诊断方法充分利用了小波包的时频局部化特性，结合能量分析和包络解调，有效地提取了滚动轴承的故障特征。这种方法对于实时监控和预防滚动轴承故障具有重要意义，对保障设备的稳定运行和减少维护成本具有实际价值。未来的研究可以进一步优化算法，提高诊断精度，并将其扩展到其他类型的机械设备故障诊断中。
