轉盤軸承故障研究現狀及發展趨勢（2）

自二十世紀六十年代以來，國內外學者對轉盤軸承的故障診斷做了大量的研究工作，各種方法與技巧不斷產生、發展和完善，應用領域不斷擴大，診斷精度也不斷提高。時至今日，轉盤軸承故障診斷技術己成為一門獨立的跨學科的綜合信息處理技術，它以可靠性理論、信息論、控制論、系統論為理論基礎，以現代測試儀器和計算機為技術手段，結合各種診斷對象（系統、設備、機器、裝置、工程結構、工藝過程等）的特殊規律而逐步形成一門新興的學科。總的來說，轉盤軸承故障診斷的發展經歷了以下幾個階段：第一階段：利用通用的頻譜分析儀診斷轉盤軸承故障。第二階段：利用沖擊脈沖技術診斷軸承故障。第三階段：利用共振解調技術診斷軸承故障。第四階段：以計算機為中心的故障診斷。

伴隨著轉盤軸承故障診斷這四個階段的發展，故障診斷理論和新的信號測試與處理方法也不斷地出現。但就基于信號處理技術的診斷方法而言，可以分為兩大類：一是基于傳統信號處理的故障診斷方法，如頻譜分析法、幅值參數指標分析法、沖擊脈沖法、共振解調法等；二是基于現代信號處理的故障診斷方法，如現代譜分析法、時頻分析法、非高斯信號處理法、非線性技術處理法、智能診斷法等方法。

隨著現代數學、信息科學、計算機技術、電子技術、人工智能技術、網絡技術等更加廣泛和深入地應用，故障診斷技術與當前前沿科學的融合是故障診斷技術的發展方向。當今轉盤故障診斷技術的發展趨勢是傳感器的精密化、多維化，診斷理論和診斷模型的多元化，診斷技術的智能化。總的來說，主要表現在下述幾個方面： (l) 故障診斷的遠程化 (2) 故障診斷方法的相互融合 (3) 與多元傳感器信息的融合 (4) 診斷技術與虛擬儀器的結合 2.4 現有診斷技術的局限性及急待解決的問題在以往的經典信號分析與處理方法中，為了便于分析與處理，對待分析對象進行一些理性化的處理和簡化，例如假設被分析的信號具有線性性、平穩性和最小相位等特征，并在此基礎上形成了完整的理論體系和方法。但是，在工程實際應用中，這樣的簡化常常忽略了信號中的一些重要特征，特別是一些非平穩的信息，這些信息往往預示著設備狀態的發展趨勢。利用傳統方法對滾動軸承進行狀態監測與分析時，不能充分反映出轉盤軸承的真實運轉情況。對于工作在較為理想工況條件下的簡單機械設備，分析結果尚可；對于精密機械設備或者是在復雜的工況條件下的設備，則診斷結果常常差強人意，誤診和漏診現象的大量出現，這是影響設備狀態監測與診斷技術的推廣和進一步發展的最主要原因。隨著各種新興的信號與信息處理方法的引入，如Priestley演變譜、短時Fourier變換、Cohen類時頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen分布）、小波分析、非線性時間序列分析等，振動信號分析方法在非線性、非穩態和非高斯特征處理方面有了長足的進步，帶來了一定的社會和經濟效益。但是，上述幾種信號處理方法本身也存在一些固有的缺陷，例如并未充分考慮到旋轉機械設備固有的周期時變特性。演變譜方法要求時變信號需要具有多個觀測記錄，而短時Fourier變換和Cohen類時頻表示通常要求非平穩信號是慢變化的等等。此外，現有的信號分析技術在低信噪比振動信號的特征提取方面，并未取得突破性進展。轉盤軸承的振動信號由于經歷復雜傳遞途徑所帶來的干擾，往往造成故障信息淹沒在背景噪聲和干擾之中，從而使信號特征提取變得異常困。

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