多尺度思想是人们在对世界认识的不断加深的过程中逐渐产生和发展的,与单尺度的观点相比,多尺度方法更贴近人们认识事物的习惯,也更加符合事物的本质。本论文立足多尺度分析方法在旋转机械状态监测与故障诊断中的应用,以多尺度分析方法为主要研究内容,深入研究了四种典型的多尺度方法在旋转机械状态监测中的原理、方法和效果,并最后将它们引入高速列车轴承轨边声学诊断系统的研究中。研究包括： 根据旋转机械状态信号包含有特征频率及高频谐振的特征,将小波方差的能量特性引入到旋转机械状态信号的频谱特征提取中,提出了旋转机械

摘要：数学形态分析是数字信号处理的一种非线性分析方法，滚动轴承故障信号是一种非线性非平稳信号。为了提取不同类 型故障特征，利用多尺度形态学分析对滚动轴承故障振动信号建立一种不同于时频分析的信号特征描述方法。采用多尺度形 态开运算得到故障信号的形态谱，定量反映了信号在不同尺度下的形态变化特征；由形态谱曲线计算形态谱熵，定量描述不 同信号的形态特征。通过试验数据的分析以及与峭度和共振包络解调方法的对比，表明多尺度形态学分析方法计算效率高， 特征描述准确简单，为轴承故障信号的分析、识别和分类提供了新