《Sensors》：A Fiber Bragg Grating-Based Measurement Method for Outer-Ring Fault Detection in Rolling Bearings
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提出了一种基于光纤布拉格光栅（FBG）的测量方法，用于滚动轴承外圈故障检测。为了以近源方式获取故障相关响应，在轴承外圈上加工了一个周向槽，并将FBG传感器嵌入并粘接在槽中，以直接测量外圈的动态应变。首先使用局部均值分解（LMD）对获取的应变信号进行分解，并根据
提出了一种基于光纤布拉格光栅（FBG）的测量方法，用于滚动轴承外圈故障检测。为了以近源方式获取故障相关响应，在轴承外圈上加工了一个周向槽，并将FBG传感器嵌入并粘接在槽中，以直接测量外圈的动态应变。首先使用局部均值分解（LMD）对获取的应变信号进行分解，并根据相关系数-峭度加权准则选择乘积函数（PF）分量进行重构。然后应用最大相关峭度解卷积（MCKD）来增强与外圈故障相关的弱周期性冲击分量。在NJ205EM圆柱滚子轴承上进行了实验，该轴承带有人工外圈缺陷，转速为600 r/min，采样频率为8 kHz。结果表明，原始FBG信号包含外圈故障特征频率，但故障相关分量较弱，且容易受到周围频谱分量的影响。经过LMD-MCKD处理后，故障特征频率及其谐波在包络谱中变得更加可区分。与传统的最小熵解卷积（MED）方法的比较进一步证实了所提出方法的有效性。故障特征幅度比和相应的局部信噪比从MED的12.257和21.767 dB增加到所提出的LMD-MCKD方法的16.985和24.555 dB。这些结果表明，所提出的基于FBG的近源应变测量结合LMD-MCKD处理为滚动轴承弱外圈故障检测提供了一种有效方法。
滚动轴承是旋转机械的关键部件，广泛应用于航空航天、高速铁路、风力发电和精密机床等领域。其健康状态直接影响设备的安全性与可靠性，当内圈、外圈、滚动体或保持架出现局部缺陷时，滚动体通过缺陷区域会产生周期性冲击。早期故障若未及时检测，可能发展为严重失效，导致意外停机甚至安全事故。目前，轴承故障检测主要依赖外部加速度计进行振动诊断，基于特征频率识别故障类型。然而，早期故障信号通常微弱、瞬态且间歇，在传输过程中有用信号易被机械界面衰减或扭曲，并受背景振动、结构共振和噪声污染，导致弱故障特征提取困难。为提升弱故障特征的可检测性，虽已发展出经验模态分解（EMD）、变分模态分解（VMD）、局部均值分解（LMD）及最大相关峭度解卷积（MCKD）等方法，但现有传感策略仍存在信号衰减与干扰问题。光纤布拉格光栅（FBG）传感具有体积小、抗电磁干扰、可嵌入等优点，为近源测量提供了技术路线。然而，嵌入FBG的近源应变测量与弱故障特征增强的结合尚未充分研究。因此，研究人员提出了一种基于FBG的近源动态应变测量方法，结合LMD-MCKD信号处理，用于滚动轴承外圈故障检测。
研究人员在轴承外圈加工周向槽，嵌入FBG传感器直接测量外圈动态应变，并在NJ205EM圆柱滚子轴承上进行实验，转速600 r/min、采样频率8 kHz，人工外圈缺陷。通过LMD分解应变信号，基于相关系数-峭度加权准则选择乘积函数（PF）分量重构，再经MCKD增强周期性冲击分量。实验结果表明，原始FBG信号虽包含外圈故障特征频率，但分量微弱，经LMD-MCKD处理后，包络谱中故障特征频率及其谐波显著增强。与传统最小熵解卷积（MED）相比，所提方法的故障特征幅度比从12.257提升至16.985，局部信噪比从21.767 dB提升至24.555 dB，验证了有效性。该研究为滚动轴承状态监测提供了可行的光纤传感方法，特别是弱故障检测，并为智能轴承和旋转机械健康监测系统提供了技术路线。论文发表在《Sensors》。
主要关键技术方法包括：1. FBG嵌入近源应变测量：在轴承外圈表面加工0.5 mm×0.5 mm周向槽，将FBG传感器（长度约5 mm）嵌入并用应变胶粘接，直接测量外圈局部动态应变，降低信号传输衰减与干扰。2. 局部均值分解（LMD）：自适应分解非平稳信号为多个乘积函数（PF）分量，保留局部幅频调制特性。3. 相关系数-峭度加权准则：计算每个PF分量与原始信号的相关系数及归一化峭度，以加权指标选择大于平均值的分量（PF1、PF2、PF4、PF5）进行信号重构，兼顾信号相似性与冲击性。4. 最大相关峭度解卷积（MCKD）：以理论故障周期（约53.6 Hz对应采样点数）为周期，设置滤波器长度L=100、偏移数M=1，迭代优化滤波器以增强周期性冲击分量。实验在NJ205EM圆柱滚子轴承上进行，人工外圈缺陷由电火花加工（EDM）制备，转速600 r/min，采样频率8 kHz。
3.1. 信号采集与频谱分析：通过FBG传感器采集原始应变信号，时域波形中周期性冲击不明显，包络谱中外圈故障特征频率（理论值约53.6 Hz）仅微弱可见，表明直接从原始信号识别困难，需进一步特征增强。
3.2. LMD-MCKD分析方法：首先对原始信号进行LMD分解，得到多个PF分量。根据相关系数-峭度加权准则，选择加权指标大于平均值的PF1、PF2、PF4、PF5进行重构。重构后的信号频谱和包络谱中故障相关分量有所增强，但时域波形中周期性冲击仍不清晰，需进一步处理。随后对重构信号应用MCKD，设置滤波器长度L=100、偏移数M=1，基于理论故障周期（约53.6 Hz对应采样点）进行解卷积。处理后时域波形中周期性冲击明显增强，包络谱在53.6 Hz处出现显著峰值，其谐波清晰可见，且无其他故障特征频率（内圈、滚动体、保持架）的显著峰值，从而确认轴承存在外圈故障。
3.3. 与MED方法的比较：为验证所提方法有效性，引入传统最小熵解卷积（MED）作为基线。MED处理后时域波形中冲击分量有所增强，包络谱中外圈故障特征频率可识别，但定量指标显示：原始信号故障特征幅度比Rf为6.421、局部信噪比SNRf为16.152 dB；LMD重构后Rf为7.184、SNRf为17.127 dB；MED处理后Rf为12.257、SNRf为21.767 dB；而所提LMD-MCKD方法达到最高Rf为16.985、SNRf为24.555 dB。这表明所提方法在增强弱周期性冲击特征方面优于MED，能更有效凸显外圈故障特征频率相对于局部谱背景的突出性。
讨论部分总结：所提基于FBG的近源应变测量结合LMD-MCKD处理为滚动轴承弱外圈故障检测提供了有效方法，通过嵌入FBG传感器直接测量外圈动态应变，减少了信号传输衰减与干扰。LMD-MCKD处理显著提升了故障特征频率及其谐波的可区分性。与MED比较，所提方法获得了更高的故障特征幅度比和局部信噪比。研究结论翻译如下：本研究提出了一种基于FBG的近源动态应变测量方法，用于滚动轴承外圈故障检测。通过将FBG传感器嵌入轴承外圈周向槽，直接获取外圈动态应变响应，降低了传统外部振动测量中常见的信号传输衰减和干扰影响。实验结果表明，原始FBG信号已包含外圈故障特征频率，但频谱特征微弱且诊断清晰度有限。为增强弱故障相关分量，开发了LMD-MCKD信号处理策略：LMD用于分解应变信号，相关系数-峭度加权准则用于选择有效PF分量重构；MCKD进一步增强周期性冲击分量。处理后，包络谱中外圈故障特征频率及其谐波更易区分，表明该方法能有效提升弱故障特征的可见性。与MED的比较进一步验证了所提方法的优势：尽管MED增强了冲击分量并提高了故障相关分量的绝对幅值，但所提LMD-MCKD方法实现了更高的故障特征幅度比和局部信噪比（Rf从12.257提升至16.985，SNRf从21.767 dB提升至24.555 dB），表明在相对增强方面更优。总体而言，FBG近源应变测量与LMD-MCKD处理的结合对滚动轴承弱外圈故障检测是可行且有效的，为基于光纤传感的轴承状态监测提供了技术路线。未来工作将聚焦不同转速、负载、故障严重程度及自然退化轴承故障下的验证，以评估其鲁棒性和工程适用性。
