Page 179 - 《振动工程学报》2026年第3期

第 3 期 齐鹏宇，等： 波形自适应小波分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 779

据进行故障特征的提取。其中，滚动轴承故障类型
为驱动端轴承内圈故障，采样频率为 12 kHz，转频
为 1797 r/min，故障频率为 162 Hz。滚动轴承故障
信 号 时 域 图 及 其 包 络 谱 如 图 7 所 示 。 WAWD、
VMD、SAMD、EMD 和 EWT 方法分解结果如图 8
所示。

图 7 滚动轴承故障信号时域图及其包络谱
Fig. 7 Time-domain plot and envelope spectrum of rolling
bearing fault signal

首先，采用 W A WD 方法对信号进行分解，分解
结果的包络谱如图 8（a）所示。再分别采用 VMD、
SAMD、EMD 和 EWT 对该信号进行分解，分量的
包络谱分析结果如图 8（b）~（e）所示。
采用 W A WD 方法进行分解，结合包络谱进行分
析，分析结果如图 8（a）所示。由图 8（a）可知，所提
方法分解的分量包络谱存在明显的故障频率及倍

频 。 作 为 对 比 ，采 用 VMD、SAMD、EMD 和 EWT
对上述信号进行分解，对分量进行包络解调分析，分
析结果如图 8（b）~（e）所示。在图 8（b）VMD 方法

图 8 W A WD、VMD、SAMD、EMD 和 EWT 分解分量包络谱
Fig. 8 Envelope spectra of decomposed components by W A
WD， VMD， SAMD， EMD and EWT

分解的分量包络谱中出现特征频率，但特征谱线幅
值较小。SAMD 分解得到的分量，其包络谱结果如
图 8（c）所 示 ，没 有 提 取 到 特 征 频 率 。 由 图 8（d）和
（e）可知，EMD 和 EWT 方法分解得到的分量包络
谱中存在故障频率，但特征谱线幅值较小，周围干扰
成分较多，误差较大。这一组实测信号试验结果表
明，WAWD 方法在滚动轴承故障诊断中具有一定
的实用性。

3. 2 滚动轴承外圈故障信号数据分析
利用图 9 所示的滚动轴承故障试验台产生的数
据进行对比试验，验证 WAWD 方法的实用性和先
进性 ［17］ 。该试验台主要由驱动装置、支撑装置、加载