NSK轴承滚动轴承是各类机械设备中承担关键支撑作用的零部件，在恶劣工作环境下极易损坏，造成不可预料的安全事故，因此非常有必要开展滚动轴承故障诊断相关研究。基于NSK轴承滚动轴承振动信号分析并提取故障特征是对滚动轴承进行故障诊断的主要途径，此类方法可分为时域分析

方法、频域分析方法和时频域分析方法三种。

时域分析方法

时域统计分析

信号的时域统计分析是指通过计算信号的各种时域参数指标，以区分不同故障类型。有量纲的参数指标，包括方根幅值、平均幅值、均方幅值和峰值，以上参数与载荷、转速等因素有关，稳定性和可用性较差。因此，在NSK轴承滚动轴承故障诊断中常引入波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标等无量纲参数指标。

相关分析

相关分析是分析两个随机变量或两个信号之间关系的常用时域分析方法。相关分析分为以下两类：

①自相关分析：它表述的是同一信号在两个不同时刻幅值的相似程度。

②互相关分析：它表述的是两个不同信号间的相关性。

频域分析方法

当NSK轴承滚动轴承出现故障时，会导致其振动信号频率成分发生变化。例如，滚动轴承出现磨损或疲劳剥落时都会产生包含不同频率成分的周期脉冲信号，根据这些频率成分的组成和大小，即可辨识滚动轴承不同故障状态。频域分析是常用的滚动轴承故障诊断方法，主要包括：频谱分析、倒频谱分析、包络分析、阶比谱分析和全息谱分析等。

时频域分析方法

NSK轴承滚动轴承在工作过程中发生剥落、裂纹及磨损等故障时，其振动信号通常表现为非平稳性。因此，可通过非平稳性表示某些故障的存在。时域分析方法只能在时间域表征信号，频域分析方法只能在频率域表征信号，从中得到的信息均具有片面性。而时频分析方法能够表征信号频率序列和时间序列之间的相互关系，非常适合于非平稳信号的分析和处理。