最优共振频带提取的高速列车轴承故障诊断

在非高斯噪声与周期振动信号的干扰下，高速列车轴承的故障特征提取较为困难，针对这一问题，提出了一种新的最优故障频带的判别方法，并通过经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）对故障频带进行提取，从而实现高速列车轴承故障的有效诊断。该方法首先提供了完整的频域分割框架，得到不同中心频率、不同带宽的频带分布；为了得到各频带所包含的故障信息含量，提出了新的故障特征指标HSIB，根据HSIB的变化趋势识别最优频带；最后进行经验小波变换，将选取的故障频带通过正交滤波器组，对得到的分量信号进行Hilbert变换，得到轴承的故障特征频率。通过仿真和实验数据验证，选取的最优频带包含了丰富的故障信息，可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分，有效确定轴承故障。