基于谐波乘积谱的稀疏滤波信号增强方法在滚动轴承健康状态监测与诊断中的应用

《基于谐波乘积谱的稀疏滤波信号增强方法在滚动轴承健康状态监测与诊断中的应用》是一篇探讨如何利用先进信号处理技术提升滚动轴承状态监测与诊断精度的学术论文。该论文针对传统信号处理方法在复杂工况下性能不足的问题，提出了一种结合谐波乘积谱和稀疏滤波技术的新型信号增强方法，旨在提高滚动轴承故障特征提取的准确性。

滚动轴承作为旋转机械的重要部件，在工业设备中广泛应用。其运行状态直接关系到设备的稳定性与安全性。然而，由于工作环境复杂、噪声干扰大以及故障信号微弱，传统的信号处理方法难以有效提取轴承的故障特征。因此，研究一种高效、准确的信号增强方法对于滚动轴承的健康状态监测与诊断具有重要意义。

本文提出的基于谐波乘积谱的稀疏滤波信号增强方法，融合了谐波乘积谱（HPS）和稀疏滤波两种技术的优势。谐波乘积谱是一种用于检测周期性信号的方法，能够有效提取信号中的谐波成分，适用于振动信号分析。而稀疏滤波则通过构建稀疏表示模型，从含噪信号中提取出有用的信息，从而实现对信号的增强。

在方法的具体实现过程中，作者首先对原始振动信号进行预处理，去除明显的噪声干扰。随后，利用谐波乘积谱算法提取信号中的主要谐波分量，并通过计算各频率点的能量分布，确定关键频段。在此基础上，引入稀疏滤波技术，构建一个稀疏表示模型，将信号分解为多个基函数的线性组合，从而实现对信号的有效增强。

为了验证该方法的有效性，作者在实验中采集了不同工况下的滚动轴承振动信号，并分别采用传统方法和本文提出的方法进行处理。实验结果表明，相较于传统方法，基于谐波乘积谱的稀疏滤波信号增强方法在信噪比提升、故障特征提取等方面表现出明显优势。特别是在低信噪比条件下，该方法依然能够保持较高的识别准确率。

此外，论文还对不同故障类型的滚动轴承进行了分析，包括内圈故障、外圈故障和滚动体故障等。实验结果显示，该方法在不同故障类型下的适用性良好，能够有效区分各类故障特征，提高了诊断的可靠性。

值得注意的是，该方法不仅在理论层面具有创新性，而且在实际工程应用中也展现出良好的可行性。通过对实际工业数据的测试，证明了该方法在复杂环境下仍能保持较高的稳定性和准确性。这为后续的滚动轴承健康状态监测与诊断提供了新的思路和技术支持。

综上所述，《基于谐波乘积谱的稀疏滤波信号增强方法在滚动轴承健康状态监测与诊断中的应用》这篇论文提出了一种新颖的信号处理方法，有效提升了滚动轴承状态监测与诊断的精度和可靠性。该方法不仅在理论上有重要价值，而且在实际应用中也具有广泛的前景。随着工业自动化水平的不断提高，这类先进的信号处理技术将在未来的设备维护和故障诊断中发挥越来越重要的作用。