基于COT-SSD的变速滚动轴承微弱故障诊断

简介：
本研究提出了一种基于条件优化变换与稀疏表示技术相结合的新方法（COT-SSD），有效提升了变速工况下滚动轴承早期故障检测的灵敏度和准确性。 为了应对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别的难题，本段落提出了一种结合计算阶次追踪(COT)与奇异谱分解(SSD)的新诊断方法。首先使用COT算法对原始时域信号进行等角度重采样处理，然后通过SSD算法对重采样的角域信号进一步分析。在这一过程中，基于自适应构建的轨迹矩阵进行奇异值分解重组，将角域信号从高频到低频拆解为若干个奇异谱分量，并利用融合峭度指标来选择最佳的奇异谱分量。选定最优分量后，对其进行包络解调运算处理。最后通过分析包络阶次谱中的显著幅值成分以准确判断滚动轴承的工作状态。实验结果表明，在变速工况下该方法能够有效识别出滚动轴承内外圈故障信号中的微弱特征信息。