转盘轴承故障研究现状及发展趋势（2）

自二十世纪六十年代以来，国内外学者对转盘轴承的故障诊断做了大量的研究工作，各种方法与技巧不断产生、发展和完善，应用领域不断扩大，诊断精度也不断提高。时至今日，转盘轴承故障诊断技术己成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论、信息论、控制论、系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构、工艺过程等）的特殊规律而逐步形成一门新兴的学科。总的来说，转盘轴承故障诊断的发展经历了以下几个阶段：第一阶段：利用通用的频谱分析仪诊断转盘轴承故障。第二阶段：利用冲击脉冲技术诊断轴承故障。第三阶段：利用共振解调技术诊断轴承故障。第四阶段：以计算机为中心的故障诊断。

伴随着转盘轴承故障诊断这四个阶段的发展，故障诊断理论和新的信号测试与处理方法也不断地出现。但就基于信号处理技术的诊断方法而言，可以分为两大类：一是基于传统信号处理的故障诊断方法，如频谱分析法、幅值参数指标分析法、冲击脉冲法、共振解调法等；二是基于现代信号处理的故障诊断方法，如现代谱分析法、时频分析法、非高斯信号处理法、非线性技术处理法、智能诊断法等方法。

随着现代数学、信息科学、计算机技术、电子技术、人工智能技术、网络技术等更加广泛和深入地应用，故障诊断技术与当前前沿科学的融合是故障诊断技术的发展方向。当今转盘故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论和诊断模型的多元化，诊断技术的智能化。总的来说，主要表现在下述几个方面： (l) 故障诊断的远程化 (2) 故障诊断方法的相互融合 (3) 与多元传感器信息的融合 (4) 诊断技术与虚拟仪器的结合 2.4 现有诊断技术的局限性及急待解决的问题在以往的经典信号分析与处理方法中，为了便于分析与处理，对待分析对象进行一些理性化的处理和简化，例如假设被分析的信号具有线性性、平稳性和最小相位等特征，并在此基础上形成了完整的理论体系和方法。但是，在工程实际应用中，这样的简化常常忽略了信号中的一些重要特征，特别是一些非平稳的信息，这些信息往往预示着设备状态的发展趋势。利用传统方法对滚动轴承进行状态监测与分析时，不能充分反映出转盘轴承的真实运转情况。对于工作在较为理想工况条件下的简单机械设备，分析结果尚可；对于精密机械设备或者是在复杂的工况条件下的设备，则诊断结果常常差强人意，误诊和漏诊现象的大量出现，这是影响设备状态监测与诊断技术的推广和进一步发展的最主要原因。随着各种新兴的信号与信息处理方法的引入，如Priestley演变谱、短时Fourier变换、Cohen类时频表示（如Wigner-Ville分布、Cohen分布）、小波分析、非线性时间序列分析等，振动信号分析方法在非线性、非稳态和非高斯特征处理方面有了长足的进步，带来了一定的社会和经济效益。但是，上述几种信号处理方法本身也存在一些固有的缺陷，例如并未充分考虑到旋转机械设备固有的周期时变特性。演变谱方法要求时变信号需要具有多个观测记录，而短时Fourier变换和Cohen类时频表示通常要求非平稳信号是慢变化的等等。此外，现有的信号分析技术在低信噪比振动信号的特征提取方面，并未取得突破性进展。转盘轴承的振动信号由于经历复杂传递途径所带来的干扰，往往造成故障信息淹没在背景噪声和干扰之中，从而使信号特征提取变得异常困。

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