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基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取综述

1.内容概括

本综述旨在总结和分析近年来基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取方法的研究进展。柔性薄壁轴承作为关键的动力传输部件，在航空、航天、汽车等领域具有广泛应用。由于其结构特殊性和工作环境的复杂性，轴承在运行过程中容易发生故障，导致设备性能下降甚至失效。及时准确地检测和诊断轴承故障对于保障设备安全和提高生产效率具有重要意义。

振动信号分析作为一种无损检测方法，具有非侵入性强、实时性好等优点，已成为轴承故障诊断的重要手段。通过采集轴承在运行过程中的振动信号，可以提取出反映轴承健康状态的多种特征参数。这些特征参数可用于分析轴承的磨损程度、故障类型及发展趋势等，为轴承的故障诊断和维修提供有力支持。

随着信号处理技术的不断发展和优化，基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取方法得到了广泛关注和研究。本文综述了近年来在这一领域取得的主要研究成果和进展，包括时频分析方法、机器学习方法以及深度学习方法等。还对现有方法的优缺点进行了分析和评价，指出了未来研究的方向和趋势。通过本文的综述，可以为相关领域的研究人员提供有益的参考和借鉴。

1.1研究背景

随着现代工业的飞速发展，旋转机械在各个领域的应用越来越广泛，其产生的振动问题也日益严重。特别是对于精密的柔性薄壁轴承，其微小的故障或损伤都可能导致整个系统的失效或性能下降。对柔性薄壁轴承进行实时、准确的故障诊断，已成为确保设备安全、提高生产效率的关键。

振动信号分析作为一种无损检测方法，具有非侵入性、实时性好等优点，已被广泛应用于轴承等旋转机械的故障诊断中。通过对轴承振动信号的采集和分析，可以提取出反映轴承运行状态的特征信息，进而实现故障的早期发现和预警。

柔性薄壁轴承的振动信号具有非平稳性、非线性等特点，使得传统的信号处理方法在处理这类信号时存在一定的局限性。如何有效地从柔性薄壁轴承的振动信号中提取出故障特征，一直是该领域研究的热点和难点。

随着信号处理技术的不断发展和人工智能方法的广泛应用，基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取方法得到了显著的研究进展。本文将对这一领域的研究现状进行综述，以期为相关领域的研究提供有益的参考和借鉴。

1.2研究目的

本研究旨在深入探讨基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取技术。随着工业领域的快速发展，轴承作为重要的旋转机械基础元件，其性能与运行状态对整个系统的工作效率和安全性至关重要。特别是在柔性薄壁轴承中，由于其结构特点，一旦发生故障，后果可能更加严重。对柔性薄壁轴承进行准确的故障特征提取是确保设备运行稳定性的关键所在。通过对振动信号的深入分析和处理，能够有效识别轴承的早期故障特征和故障模式，为后续的诊断和维护工作提供有力支持。本研究旨在提高柔性薄壁轴承故障特征提取的准确性和效率，为工业领域的设备健康管理提供技术支持。

1.3研究意义

随着现代工业的飞速发展，旋转机械在各个领域的应用越来越广泛，其故障诊断问题也日益凸显。作为关键部件之一，柔性薄壁轴承（FBPs）的性能直接影响到整个机械系统的稳定性和可靠性。FBPs在工作过程中容易受到各种因素的影响，如疲劳、腐蚀、过载等，导致其产生表面损伤、局部磨损或整体失效，进而引发设备故障。及时准确地检测和诊断FBPs的故障特征，对于保障设备的安全运行、提高生产效率以及降低维护成本具有重要意义。

随着信号处理技术的不断进步和机器学习方法的广泛应用，基于振动信号的FBPs故障特征提取方法得到了广泛研究。这些方法能够从复杂的振动信号中提取出能够反映轴承故障特征的信息，为故障诊断提供有力支持。目前针对柔性薄壁轴承的故障特征提取研究仍存在一些问题：一是现有方法在处理复杂非线性。充分利用计算资源进行故障特征的快速提取也是一个亟待解决的问题。

1.4国内外研究现状

随着科技的不断发展，振动信号在工业设备故障诊断中的作用越来越受到重视。柔性薄壁轴承作为一种重要的工业零部件，其故障特征提取方法的研究也取得了一定的成果。本文将对国内外关于基于振动信号的柔性薄壁轴承故障特征提取的研究现状进行综述。

振动信号处理技术在柔性薄壁轴承故障诊断方面的研究较为成熟。美国、欧洲等地的学者通过实验研究和理论分析，提出了多种振动信号特征提取方法，如时频分析法、小波变换法、自适应滤波法等。这些方法在实际工程应用中取得了较好的效果，为柔性薄壁轴承故障诊断提供了有力的支持。

近年来，随着振动信号处理技术的不断发展，越来越多的学者开始关注柔性薄壁轴承故障特征提取的研究。国内学者在振动信号特征提取方面进行了大量实验研究和理论探讨，提出了一些新的算法和方法，如基于神经网络的振动信号特征提取、基于支持向量机的振动信号特征提取等。这些方法在一定程度上提高了柔性薄壁轴承故障诊断的准确性和实用性。

国内外关于基于振动信号