摘要：将谐波小波变换、奇异值分解理论和信息熵相结合，从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手，提出一种轴承故障实时诊断的新方法。对轴承振动信号进行谐波小波分解，将分解得到的小波系数分别以尺度为行、时间为列构建谐波小波时频分布矩阵，并对该矩阵进行奇异值分解，以分解得到的奇异值为划分标准进行信息熵计算，通过信息的熵值来诊断轴承故障，给出了基于谐波小波奇畀熵的轴承故障实时诊断的具体方法和模型。通过对轴承内圈故障、外圈故障大量的试验研究表明：该方法能有效地对轴承故障进行诊断，具有很高的实时性，能对采样频率低于68kHz的诊断系统进行实时诊断，适用性很好。

关键词：轴承故障 谐波小波变换 奇异值分解 信息熵 实时诊断 

单位：西南交通大学牵引动力国家重点实验室 成都610031