尖峰脉冲法及其在滚动轴承状态识别中的应用扌商要：基于冲击脉冲、尖峰能量和谱悄度方法，提出了-•种新的轴承状态识别指标一一尖峰脉冲法，并用于滚动轴承健康状态的在线识别。该算法首先把原始信号进行分段，对每段数据进行谱嗒度分析，确定最佳中心频率利带宽，进行带通滤波。把滤波后的信号进行三角波包络，并计算包络信号的有效值，利用冲击脉冲值的计算原理得到尖峰脉冲值。自行设计并搭建了滚动轴承状态识别实验系统，研究尖峰脉冲指标在轴承状态识别中的效果及其对轴承故障尺寸的敏感性。通过实验结果可知：该方法可准确识别轴承的运行状态，且该指标会随着轴承故障尺寸的增人而变人。与传统的无量纲指标相比，该特征指标稳定性更佳,精准度更高。因此，该指标可作为轴承状态识别的-•项重要特征指标使用。关键词：滚动轴承；状态监测；冲击脉冲；尖峰能量；谱峭度：TH133.3文献标识码：APeakPulseMethodandItsApplicationtoIdentifyRollingBearingConditionAbstract:BasedonShockPulse,PeakEnergyandSpectralKurtosisMethod,anewbearingconditionmonitoringindicators・thePeakPulseMethod(PPM)isproposedtoidentifythehealthstatusofrollingbearingsonline・Atfirst,theoriginalsignalistruncatedintoseveralsegments,andSpectralKurtosisMethodiscarriedoutforeachpieceofdatatodeterminethebestcenterfrequencyandbandwidthfortheband-passfilter.Then,withthetrianglewaveenvelopesignal,theRMSvalueiscalculated・Last,withthehelpofcalculationprincipleoftheimpactpulsevalue,thePeakPulseValue(PPV)isobtained・Arollingbearingconditionmonitoringsystemisdesignedandbuilt,andtheperformanceofPPVinbearingconditionrecognitionanditssensitivitytobearingfaultdimensionarcanalyzed・Theexperimentresultsshowthat:Themethodcanaccuratelyidentifythehealthstatusoftherollingbearings,andPPVbecomelargerwiththeincreaseofthebearingfaultsize・Comparedwiththetraditionalnon-dimensionalindex,PPVhasbetterstabilityandaccurate・Therefore,PPVcanbeusedasanimportantcharacteristicindexinbearingconditionmonitoring.Keywords：rollingbearing;conditionmonitoring;ShockPulse;PeakEnergy;SpectralKurtosis滚动轴承是机械设备中的重要组成部件，其良好的工作状态是机械设备安全运行的重要保障。滚动轴承一旦发生故障，会导致机械设备发生剧烈振动，降低工作效率，甚至会导致意外的出现，给国家和人民的财产以及安全带來损害。在机械设备所有故障中rti于滚动轴承异常引起的占有很大比重。由于机械设备工作环境和运行条件复杂，给状态监测和故障诊断带来了极大的困难，因此对滚动轴承进行状态监测及故障诊断方面的研究是十分必要的，这对预防和减少安全事故的发生有着十分重要的理论和实际意义。本文重新编译了尖峰能量法的三角波包络，基于谱悄度、冲击脉冲法、尖峰能量法提出了尖峰脉冲法。该方法作为一种状态监测的指标可以有效的分析出轴承的运行状态。1理论基础1.1谱峭度算法谱峭度算法的过程如下：首先要建造一个低通滤波器和一个高通滤波器。/?0(z?)=h(n)ejnn4=/i(zz)(cos7T/?/4+jsinnn/4)*hx(n)=h(n)eJ3n"4=力(n)(cos3m/44-jsin3nn/4)(1)式中，/2(/7)是截止频率为He)的标准低通FIR滤波器(Ac)—般取0.3)；隔(砒为如)频移1/8后的准解析低通滤波器，它的带宽为［0,1/4］；们⑷为心)频移3/8后的准解析高通滤波器，它的带宽为［1/4,1/2］。对收集到的信息利用以上构建的滤波器组进行滤波，并进行降釆样。利用此方法进行迭代，对信号进行K级分解，将原始信号分解成为不同的子带信号。子带信号就是复包络信号，它的中心频率是歩二(汁2‘)2叫带宽是\fk=2~1_^o为了提高精度，对频带进行细分，在进行分段时，除了笫一层与最后两层外其他的都进行三分段。对三分段与二分段后的信号计算其峭度，然后找出谱峭度值最大的信号，求其对应的中心频率与带宽。谱峭度值的计算公式为：峭度图中频率/是横坐标，分解层数K是纵坐标，图像上颜色的深浅表示峭度值的大小，从而...