39、故障诊断中的信号处理技术：从轴承到液压伺服系统

故障诊断中的信号处理技术：从轴承到液压伺服系统

1. 引言

在现代工业中，随着科技的飞速发展，生产设备日益朝着大型化、集成化、高速化、自动化和智能化的方向发展。设备在生产中的地位愈发重要，这也对设备管理提出了更高的要求。设备故障不仅会造成巨大的经济损失，还可能引发严重的社会危害。因此，有效管理先进生产设备对于提高其可靠性和有效性、降低设备维修成本和企业生产成本、增强企业竞争力至关重要。

故障诊断技术自上世纪七十年代以来，从理论到实践都取得了显著进展，为设备管理和维修提供了重要依据，带来了显著的经济和社会效益。然而，由于设备故障诊断对象的多样性和复杂性，仍有许多理论和方法有待进一步完善。本文主要聚焦于故障诊断中的信号处理技术。

信号分析与处理诊断方法通过机械设备上的传感器获取设备状态信息，再对这些信息进行分析处理，以了解设备的运行情况，判断是否存在故障以及故障的发生和发展状态。其关键技术在于信号处理的分析方法，主要包括时域、频域、倒谱域和时频分析。

振动特征参数如峰峰值、均方幅值、均值、方差、标准差、三阶矩、四阶矩和波形系数等，可直接进行测量比较，用于在线监测，也可作为其他诊断方法的特征提取参数，辅助诊断。

频域分析主要是将振动信号从时域转换到频域进行特征提取。主要处理方法包括经典谱估计法和现代谱估计法。经典谱法如周期图法、相关法等，可通过快速傅里叶变换（FFT）快速计算，具有明确的物理意义，但频谱分辨率低，需要大量数据，且性能方差不佳。现代谱分析方法分辨率较高，对数据量要求较少，但容易产生失真，信噪比低。

2. 滚动轴承故障诊断的数学建模

2.1 滚动轴承缺陷的数学分析

在