滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题，提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD），得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF），再计算各阶IMF的峭度值，选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号，并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析，从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息。分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析，清晰地得到