1、多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（MEMD）及其擴(kuò)展算法噪聲輔助MEMD（NA-MEMD），本文統(tǒng)稱為MEMD，能夠?qū)Χ嗤ǖ佬盘?hào)進(jìn)行聯(lián)合分析，結(jié)合全矢譜技術(shù)，為研究滾動(dòng)軸承的在相同頻率段內(nèi)的狀態(tài)退化提供了方法。本文以滾動(dòng)軸承全壽命周期內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，定性研究了滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的頻譜結(jié)構(gòu)變化，研究了退化過(guò)程的指標(biāo)選取，定量研究了滾動(dòng)軸承的剩余壽命。主要工作如下：
　?。?）為了識(shí)別滾動(dòng)軸承退化過(guò)程，提出一種MEMD和全矢融合相結(jié)合的方法——

2、全矢MEMD。對(duì)代表不同狀態(tài)的多通道振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行MEMD分解，得到一系列多元 IMF分量，利用互相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則選取最敏感的一階 IMF分量代表原始信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行全矢包絡(luò)分析來(lái)提取信號(hào)的特征。分別對(duì)模擬信號(hào)和辛辛那提大學(xué)的實(shí)例信號(hào)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，隨著故障程度的增加，頻譜結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜，且呈現(xiàn)出了規(guī)律性。為進(jìn)一步研究整個(gè)滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的頻譜結(jié)構(gòu)變化提供了一種新思路。
　?。?）針對(duì)如何選取和構(gòu)建滾動(dòng)軸承退化過(guò)程指標(biāo)，提出了 NA-M

3、EMD和主成分分析（PCA）相結(jié)合的退化指標(biāo)構(gòu)建方法。首先利用NA-MEMD對(duì)全壽命周期內(nèi)的雙通道信號(hào)和噪聲輔助通道信號(hào)進(jìn)行分解，然后采用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則選取較為敏感的幾階 IMF分量重構(gòu)信號(hào)，其次計(jì)算出重構(gòu)信號(hào)的退化指標(biāo)序列，根據(jù)序列的單調(diào)性和魯棒性，選擇優(yōu)良指標(biāo)作PCA融合，最后選擇第一主成分作為滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的最終指標(biāo)。對(duì)PRONOSITS平臺(tái)提供滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，結(jié)果表明與單一指標(biāo)相比，基于NA-MEMD和PCA融合的指標(biāo)