基于二阶循环统计量的循环平稳分析方法,因其具有良好的解调和高斯噪声降噪性能,已广泛应用于信号处理及旋转机械故障诊断领域。但是,在非高斯噪声背景下,基于二阶循环统计量的循环平稳信号处理方法,其降噪能力严重衰退,难以准确提取故障信号的特征,尤其在故障初期,微弱的故障信号容易被强度较大的噪声淹没,使得机械零件的故障特征更加难以提取。针对基于二阶循环统计量的循环平稳分析方法在非高斯噪声背景下,其噪声抑制和故障特征提取方面存在的问题,提出了一种基于循环平稳相关熵的滚动轴承故障诊断方法,并进行了计算机仿真和实验验证。在非高斯噪声环境中,该方法可以有效地实现噪声抑制和故障特征提取,提升循环平稳分析方法在非高斯噪声背景下的降噪性能,使循环平稳分析方法的适用性更强。研究的主要内容如下:1.系统阐述了相关熵以及核方法。从理论分析和工程应用的角度出发,系统论述了相关熵和高斯核函数的特性,阐明了相关熵的降噪机理,并以调幅信号为例,分析了相关熵在非高斯噪声背景下的降噪性能,为非高斯噪声的抑制提供了理论依据和研究方法。2.提出了基于循环平稳相关熵的故障诊断技术。相关熵采用高斯核函数作为映射函数,利用高斯核函数将信号从低维数非线性空间映射到高维的特征空间,从而使原输入空间中无法区分的特征信息在高维空间中能够区分,且利用高斯核函数可以简化计算;相关熵是一种相似性度量,它可以抑制偏离信号均值程度较大的噪声,削弱噪声对信号中有用信息的干扰,在非高斯噪声环境中,该方法提升了基于二阶循环统计量的循环平稳分析方法的降噪效果和故障特征提取能力。3.通过计算机仿真和实验验证了基于循环平稳相关熵的滚动轴承故障诊断方法的有效性和可靠性。利用Matlab软件处理非高斯噪声背景下的滚动轴承内圈、外圈点蚀故障振动仿真信号,对仿真信号的循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数进行分析,相比于传统的循环平稳方法所得出的结果,发现基于循环平稳相关熵的故障诊断方法,在降噪性能和故障特征提取方面优于传统循环平稳方法,尤其是在强脉冲噪声环境下,该方法具有较为明显的优势。利用齿轮箱故障诊断综合试验台采集不同型号的滚动轴承内圈、外圈点蚀故障振动信号,分析实测信号的循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数,实验结果进一步证实了该方法相比于传统的循环平稳分析方法具有较强的噪声抑制能力,实现了滚动轴承故障特征的有效提取。