针对柔性薄壁轴承在发生故障时产生的非平稳、非线性信号,采用希尔伯特-黄变换方法对其进行分析,同时针对噪声信号会污染整个希尔伯特谱的问题,提出基于SVR谱的PCA降噪算法。通过仿真分析和柔性薄壁轴承故障实验,从轴承内、外圈故障仿真信号和实际信号的希尔伯特谱中,均能够得出外圈故障信号频率的变化率为轴承转频的两倍、而内圈故障信号频率的变化率与轴承转频一致的结论。该结论可为工程实际应用提供理论指导。

与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。