噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (1): 134-141.

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自适应超小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

桑炜1，郑近德1, 2，潘海洋1, 2，童靳于1, 2，程健1, 2   

  1. ( 1. 安徽工业大学机械工程学院，安徽马鞍山243032；
    2. 安徽工业大学安徽省智能破拆装备工程实验室，安徽马鞍山243032 )
  • 收稿日期:2024-08-20 修回日期:2024-10-24 出版日期:2026-02-18 发布日期:2026-02-18

Application of Adaptive Superlets Transform in Fault Diagnosis of Rolling Bearings

  • Received:2024-08-20 Revised:2024-10-24 Online:2026-02-18 Published:2026-02-18

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摘要： 针对传统时频分析方法在处理非平稳振动信号时难以同时兼顾时间分辨率和频率分辨率的问题，引入一种新的自适应超小波变换(Adaptive Superlets Transform，ASLT)方法。该方法采用带宽灵活的小波集，通过计算具有多个窗口的时频谱图来组合多个时频估计，可进一步实现时频超分辨率，是一种具有时频超分辨率及良好抗噪性能的新型时频分析方法。鉴于其独特的性能和优势，将其引入机械故障信号诊断中。通过仿真和实测信号分析，将所提ASLT方法与短时傅里叶变换、希尔伯特变换和连续小波变换等方法进行对比分析。分析结果表明，ASLT不仅具有较高的时频分辨率和抗噪能力，而且可以有效识别信号的时频故障特征。最后，将ASLT应用于滚动轴承故障诊断，实验结果表明，该方法具有较强故障识别能力。

关键词: 故障诊断, 自适应超小波, 时频超分辨率, 时频分析方法, 滚动轴承