针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型做数据拟合,拟合数据来自EMD（Empirical Mode Decomposition）方法对原始振动信号分解所得IMF（Intrinsic Mode Function）分量,最后将拟合结果和轴承各部件的故障特征频率作对比,可知损伤点所在部位。通过仿真、实验和现场信号的分析,验证了可通过拟合故障振动信号模型实现故障部位的准确诊断。

为了克服传统故障诊断流程的缺点,提出一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）和振动信号模型的滚动轴承故障诊断方法,首先根据滚动轴承振动机理和振动信号的特征,建立了滚动轴承在正常和各种典型故障时的信号模型,然后采用EMD对原始振动信号做分解,并以峭度为依据进行信号重构,最后计算重构信号与不同信号模型之间的相关系数,根据系数大小可准确判断故障类型。通过对实验平台信号和风力发电机组齿轮箱滚动轴承振动信号的分析,验证了该方法的有效性和实用性。