基于Gabor变换与Wigner-Ville分布的滚动轴承故障诊断.docx

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滚动轴承作为旋转机械的重要部件，在工业生产中扮演着至关重要的角色。然而，长时间的高速旋转和工作负荷的过度也会对轴承的性能造成损害，甚至导致故障。为了确保工业生产的稳定运作，及时检测和诊断轴承故障显得尤为重要。然而，传统的轴承故障诊断方法存在着诸多限制。鉴于此，基于Gabor变换与Wigner-Ville分布的滚动轴承故障诊断成为了研究的热点和难点。
Gabor变换是一种基于窗函数的信号处理方法，其主要应用于时频分析领域。与传统的傅里叶变换相比，Gabor变换克服了时间与频率之间的不确定性，可以针对动态信号的分析和处理提供更为准确的结果。在滚动轴承故障诊断中，利用Gabor变换可以将复杂多变的信号变换成时频图形式，更加直观地反映故障的特征。
Wigner-Ville分布是另一种常用的时频分析方法，其主要思想是将原始信号在时间和频率两个维度上同时表示，从而得出一个二维的时频分布图。Wigner-Ville分布不仅可以提取信号各个分量的瞬时频率和振幅，而且还能检测出信号中存在的非线性变化。针对轴承信号的非线性特征，利用Wigner-Ville分布进行分析可以更加准确地判断轴承的故障类型。
综合上述两种方法，可以通过Gabor变换处理信号，将其转化成时频图像。再利用Wigner-Ville分布可以对这张时频图像进行进一步的分析，得出更为准确的信号特征。结合两种方法的特点，可以克服传统方法在处理非线性信号时的缺陷，更加有效地进行滚动轴承的故障诊断。
诊断过程如下：首先，对轴承信号利用Gabor变换处理，得出时频图像，对信号进行时域和频域的分析。然后再利用Wigner-Ville分布针对信号中的非线性变化进行进一步的分析，比如检测出信号存在的端点和过渡带等特征。这些特征不仅可以用于判断轴承的健康状况，还可以为故障检测提供更为准确的判定标准。
总之，基于Gabor变换与Wigner-Ville分布的滚动轴承故障诊断方法，能够有效地提高故障检测的准确性和效率，对于保障工业生产的稳定健康运行具有重要的意义和价值。