Page 112 - 《振动工程学报》2025年第8期

1752 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

故障诊断能力。 率和数据长度分别为 13529 Hz 和 100000，电动机转
速为 1450 r/min。图 12 显示了滚动轴承外圈故障。
3. 3 加权系数对 MIDIF 的影响
滚动轴承的尺寸参数和故障频率如表 1 所示。
为了说明加权系数对 MIDIF 的影响，采用加权
多尺度改进差分滤波器（WMIDIF）和传统的多尺度
改 进 差 分 滤 波 器（TMIDIF）来 处 理 图 4（a）中 的 波
形。WMIDIF 滤波信号是通过将加权系数与不同
尺度下的 MIDIF 滤波信号直接相乘产生的，其结果
如图 9 所示。从图 9 中可以看出，故障频率 f o 及其谐
图 11 滚动轴承测试平台
波可以被清晰识别，但干扰频率仍在高次谐波附近。
Fig. 11 The rolling bearing test platform
TMIDIF 是通过直接平均所有尺度的 IDIF 滤波信
号形成的，其处理结果如图 10 所示。虽然故障频率
f o 及其谐波可以被观察到，但干扰频率的幅值明显
高于故障频率的幅值。通过对比可以得出，相关系
数法得到的加权系数能更好地突出测量信号中有用
的故障成分。综上所述，对模拟信号的综合对比研 图 12 滚动轴承外圈故障
究结果表明，基于相关系数的 MIDIF 方法在故障诊 Fig. 12 The rolling bearing outer race fault
断中更为有效。
滚 动 轴 承 振 动 信 号 的 波 形 、频 谱 和 包 络 谱 如
图 13 所示。从频谱中无法识别轴承故障频率 f o 及
其谐波。由图 13（c）可知，轴承故障频率 f o 被识别，

但其高次谐波被背景噪声和干扰分量混合。

图 9 WMIDIF 的处理结果
Fig. 9 Processing results of simulated signal by WMIDIF

图 10 TMIDIF 的处理结果
Fig. 10 Processing results of simulated signal byTMIDIF

4 试验研究

4. 1 滚动轴承故障诊断

为了验证 MIDIF 在故障特征提取方面的能力，
采用图 11 所示的滚动轴承试验台进行试验。试验
台主要包括发电机、联轴器、轴承支座和直流电机， 图 13 滚动轴承振动信号
且加速度传感器安装在轴承座的垂直方向。采样频 Fig. 13 Vibration signals from rolling bearing

表 1 滚动轴承的主要参数
Tab. 1 Main parameters of rolling bearing

滚子直径 滚动体 外圈故障 内圈故障 滚动体故障 保持架故障
滚动轴承型号 节径 D m /mm 接触角 β/(°)
d/mm 个数 z 频率 f o /Hz 频率 f i /Hz 频率 f b /Hz 频率 f c /Hz
N406 14 59 9 0 83.3 135.1 48.3 9.3