基于自适应TQWT与小波包奇异谱熵的滚动轴承早期故障诊断

《基于自适应TQWT与小波包奇异谱熵的滚动轴承早期故障诊断》是一篇聚焦于机械系统故障诊断领域的研究论文。该论文针对滚动轴承在运行过程中出现的早期故障问题，提出了一种结合自适应TQWT（改进的双正交小波变换）和小波包奇异谱熵的新型故障诊断方法。通过这一方法，能够有效提取滚动轴承振动信号中的微弱故障特征，从而实现对早期故障的精准识别。

滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分，其运行状态直接影响整个设备的性能和寿命。然而，由于轴承结构复杂、工况多变，导致其早期故障信号往往被噪声掩盖，难以准确识别。传统的故障诊断方法在面对这种挑战时存在一定的局限性，因此亟需一种更为高效、可靠的诊断手段。

本文提出的自适应TQWT技术是对传统小波变换的一种改进。相比于标准的小波变换，自适应TQWT能够根据输入信号的特点动态调整分解参数，从而更好地捕捉信号中的瞬态特征。这一特性使得该方法在处理非平稳、非线性信号时表现出更强的适应性和稳定性。

在信号处理过程中，小波包分解是一种常用的多尺度分析工具，它能够将信号分解为多个频带，从而更细致地分析信号的能量分布。本文在小波包分解的基础上引入了奇异谱熵的概念。奇异谱熵是衡量信号复杂度和有序性的一个指标，能够反映信号中不同频率成分的能量分布情况。通过对小波包分解后的各子频带计算奇异谱熵，可以有效提取出与故障相关的特征信息。

论文中，作者首先对滚动轴承的振动信号进行了采集，并利用自适应TQWT对其进行多尺度分解。随后，采用小波包分解进一步细化信号，得到各个频带的子信号。接着，对每个子信号计算奇异谱熵，并将其作为故障特征向量。最后，通过支持向量机等分类算法对这些特征进行训练和分类，实现对滚动轴承故障类型的识别。

实验结果表明，该方法在检测滚动轴承早期故障方面具有较高的准确率和良好的稳定性。相较于传统的故障诊断方法，该方法能够更早地发现故障迹象，提高了故障诊断的灵敏度和可靠性。此外，该方法还具备较强的抗噪能力，即使在信噪比较低的情况下仍能保持较好的诊断效果。

综上所述，《基于自适应TQWT与小波包奇异谱熵的滚动轴承早期故障诊断》论文提出了一种创新性的故障诊断策略，为滚动轴承的健康监测提供了新的思路和技术支持。该研究不仅具有重要的理论价值，也为实际工程应用提供了可行的技术方案，对提升机械设备的运行安全性和维护效率具有重要意义。