基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断

作     者：樊薇 李双 蔡改改 沈长青 黄伟国 朱忠奎 FAN Wei;LI Shuang;CAI Gai-gai;SHEN Chang-qing;HUANG Wei-guo;ZHU Zhong-kui

作者机构：苏州大学城市轨道交通学院江苏苏州215131 苏州大学机电工程学院江苏苏州215021 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51375322 51405321) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20140339) 

出 版 物：《振动工程学报》 (Journal of Vibration Engineering)

年 卷 期：2015年第28卷第6期

页      码：972-980页

摘      要：轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。

主 题 词：故障诊断 轴承 稀疏表示 MM算法 瞬态成分 

学科分类：07[理学] 08[工学] 0711[理学-心理学类] 1002[医学-临床医学类] 080202[080202] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0805[工学-能源动力学] 0813[工学-化工与制药类] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 0825[工学-环境科学与工程类] 0801[工学-力学类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2015.06.016

馆 藏 号：203874667...