80年代后期,小波变换得到了快速发展。小波变换能够提取信号在时域和频域的局部信息,并且拥有可变的时频窗和多分辨率特性,更适合处理非平稳信号,故具有“数学显微镜”的美誉,在机械设备故障诊断中广泛应用。Nikolaou N G等提出了使用小波包变换(WPT))分析系统振动信号来诊断轴承的局部缺陷。J.Pineyro等采用Haar小波提取滚动轴承早期故障信号。D.C.Baillie和J.Mathew分析了滚动轴承的3种自回归模型在故障诊断中的应用,并研究了采样长度对振动信号分析结果的影响。J.P.Dron等采用时序分析,大大提高了滚动轴承故障监测的分辨率。24490
MoriK.等对轴承的振动信号采用离散小波变换分解,基于小波变换系数的变化能成功在线诊断轴承的早期疲劳剥落故障口。Rubini R.和Meneghetti U.利用包络解调的方法提取时域信号中所包含的轴承内环、外环及滚动体的早期微弱故障信息,求取故障特征频率,并研究了载荷对测量结果的影响。论文网
（2）国内研究状况
目前国内许多单位和个人对滚动轴承的振动信号进行故障诊断方面的研究。以铁道科学研究院车辆所为主体,先后研制成功JL一201(JSC一206)机车轴承诊断仪、JL一501机车轴承动态诊断系统、JL一601机车走行部诊断系统、JL一601A机车走行部诊断系统、并分别应用于14个铁路局。608所在广铁株洲车辆段研制了轴承故障振动分析系统,可用于货车滚动轴承的定期检测;北京磁通设备制造公司及西马力检测仪器公司等也研制了数种滚动轴承故障诊断设备,这些设备大都采用共振解调即包络分析技术提取故障特征信号,实现对轴承的检测。
发展趋势
 轴承振动故障分析是一项很综合的技术,是一门发展的学科。随着科技的突飞猛进,很多涌现出的新理论、方法和技术丰富了故障诊断的内容。它包含涉及了信号采集,信号处理,故障诊断分析等多方面的技术。而其中的一系列的故障诊断系统的出现也使得轴承振动故障分析技术的应用变得更加智能完善,使得检查出的故障也变得更加精确可靠。这也是轴承震动故障不停进步的方面之一。
当然故障位置的判断也是一个在不断更新的重要技术,它能让判断系统精确无误的得到故障发生的机器或者甚至是到单个零件的某个部位,而这些功能的实
现需要一个类似大脑神经系统的一个子系统存在,这些技术都将会是完善轴承振动故障分析系统的重要环节,也会是继续研究改进的重点。
故障诊断,故障定位确认等等这些系统也会是使得轴承振动故障分析系统得到广泛应用,同时让这些系统变得更加智能完善。
滚动轴承作为重载货运列车的重要部件,其工作状态直接影响到列车的提速
和安全运行。Robin Clark指出，未来在铁路行业中要实现对每列列车的连续监测,而不像现在的预防或定期检修。 轴承振动故障分析国内外研究现状和发展趋势:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_18008.html