基于Hermitian的小波包络谱的滚动轴承故障的识别诊断及分析中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月 2.1轴承内圈的故障诊断 4000 图2所示为轴承内圈存在局部故障的时域振 3000 邇2000 动信号。图3所示为采用传统方法计算得到的振 1000 动信号的包络谱,由于受背景噪声的影响和带通 滤波、带宽选择的限制,滚动轴承的内圈故障特征 频率f在图3中没用得到明显体现 10时 2004006008001000 频率f/Hz 图5轴承内圈故障的多尺度包络谱 20 4000 -10 3

根据真空泵在故障和正常模式下工作时，其振动信号在频域的能量分布的差异性，设计基于奇异值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪，再使用小波包对去噪后的信号进行分解，对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量。将提取的能量向量作为支持向量机（SVM）的输入样本，对SVM进行训练。最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证。实验结果表明，采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障。