1、在智能化技術(shù)不斷發(fā)展的今天，設(shè)備的故障監(jiān)測問題越來越受人們的重視。尤其是當(dāng)被測對象運(yùn)行在技術(shù)人員接觸不到的環(huán)境中時，更需要一種智能化、集成化的方法對其進(jìn)行健康狀態(tài)的監(jiān)測。機(jī)械設(shè)備之所以發(fā)生故障，多數(shù)情況下是因為其內(nèi)部的機(jī)械部件的非正常運(yùn)行而導(dǎo)致的。滾動軸承在機(jī)械設(shè)備中擔(dān)當(dāng)著重要的角色，也是最易受損的零件之一。滾動軸承的故障發(fā)生率相對較高，并且在它完全失效之前，是很難判斷其故障程度的。機(jī)械設(shè)備中的滾動軸承的失效，將會直接影響著整個機(jī)械設(shè)備

2、的正常運(yùn)行。因此，有必要對機(jī)械設(shè)備中的滾動軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，來確保設(shè)備能夠安全運(yùn)行。
　　本文的研究工作包含兩部分。一是硬件的設(shè)計。本文完成了傳感器的選型、供電電路模塊、通訊模塊、儲存模塊等電路設(shè)計，設(shè)計了一套以STM32系列微處理器為核心的振動信號采集系統(tǒng)。二是軸承故障振動信號的診斷與分析。本文分別對傳統(tǒng)的時域、頻域，時頻域的信號分析方法進(jìn)行了深入的分析，并給予了認(rèn)真的評價。利用經(jīng)典的時頻分析方法——Wigner-Ville分布

3、(Wigner-VilleDistribution，WVD)來分析信號。仿真分析結(jié)果驗證了WVD所具備的優(yōu)點，同時也指出了當(dāng)用于處理多分量信號時，在各個自項間所存在的交叉項問題。這些交叉項的出現(xiàn)會掩蓋有用的信號成分，干擾信號的分析。為解決該問題，本文對WVD方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于短時傅立葉變換(Short Time FourierTransform，STFT)的WVD改進(jìn)方法——STFT和WVD的聯(lián)合分布，用于對軸承振動信號進(jìn)行