煤矿机械设备轴承在强冲击、大载荷工况下产生的振动信号表现出强烈的瞬态非平稳与局部非线性特性。经典的时域统计分析方法和全局域变换方法难以识别故障特征；传统阶次跟踪方法存在设备安装不便、难以获取瞬时频率的问题；传统的无键相阶次跟踪方法在转速波动剧烈的条件下估计出的瞬时频率精度低，导致故障识别效果差。针对上述问题，提出了一种基于谐波匹配补偿和无键相阶次跟踪的轴承故障诊断方法。首先，利用基于谐波匹配补偿的时频分析方法对轴承振动信号进行处理，准确估计瞬时频率；其次，通过Vold-Kalman滤波方法自适应提取谐波分量信号；再次，采用Hilbert变换计算谐波的瞬时相位，进而获得时间域与角度域的映射关系，完成原始时间域信号在角度域的重采样；最后，对重采样的信号进行快速傅里叶变换，通过分析包络阶次谱，实现轴承故障特征识别。仿真和试验结果表明，该方法估计的瞬时频率与实际值之间的最大相对误差不超过1%，表征轴承故障特征阶次准确且明显，可有效诊断轴承故障。

国家重点研发计划项目（2020YFB1314203）；河南省科技攻关项目（202102210264,212102210445,222102220092）；

武杰,卢振连,马洪儒,朱艳芳,吴耀春,薛晓峰,姜阔胜.基于谐波匹配补偿和无键相阶次跟踪的轴承故障诊断[J].工矿自动化,2023,49(02):125-133+140.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.17983.