基于相干累积量分段正交匹配追踪方法的轴承早期故障稀疏特征提取-论文.pdf

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1、第5O卷第l3期机械工程学报VO1．50NO．132014年7月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGJu1．20l4DoI：1O．3901／JME．2014．13．088基于相干累积量分段正交匹配追踪方法的轴承早期故障稀疏特征提取术严保康周凤星(武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081)摘要：低速重载机械出现早期故障时，振动信号中体现故障特征的微冲击成分具有稀疏性。根据振动动力学模型建立的故障信号过完备冗余字典，能实现对振动信号的稀疏逼近。分段正交匹配追踪(Stagewiseorthogona

2、lmatchingpursuit，STOMP)在正交匹配追踪(Orthogonalmatchingpursuit，OMP)的基础上，采用框架的思想对信号进行稀疏分解，不但克服了OMP方法导致的过匹配现象，也提高了算法的收敛速度，但在计算残差在子原子库的表示时计算量很大。基于相干累积量的STOMP方法根据故障信号过完备字典中各原子的相关性，分析了内置相干累积量和外置相干累积量的关系，并通过故障信号在字典中的内、外置相干累积量的值快速确定原子的位移因子和频率因子，进而为STOMP方法提供更为高效的子原子库选取策略，最后结合原子

3、淘汰算法对影响不大的原子进行筛选，最终选出最能稀疏表示信号的一组原子。关键词：早期故障；微冲击；稀疏分解；分段正交匹配追踪；相干累积量中图分类号：TN911；TH13InitialFaultIdentificationofBearingBasedonCoherentCumulantStagewiseOrthogonalMatchingPursuitYANBaokangZHOUFengxing(CollegeofInformationScienceandEngineering，WuhanUniversityofScience

4、andTechnology,Wuhan430081)Abstract：Thefaultsignalfromthelow·speedandheavy-dutymachinerycontainsweakimpulsesignalandpresentssparsitywhichcanrepresentthefeatureofinitialfault．TheredundantdictionaryisbuiltaccordingtOthedynamicmodelofmechanicalvibrationcansparseapprox

5、imatetheimpulsesignalbest．Stage—wiseorthogonalmatchingpursuitisbasedontheorthogonalmatchingpursuitandusesthemethodofframetodecomposesignal，whichcanovercomethematterofovermatchingbyorthogonalmatchingpursuit，andcanalsoimprovetheconvergencerate．Butthismethodiscomplex

6、tocomputethepresentationoftheresidualinthesub—library．Asthecoherentcumulantoftwoatomsinasetislargerthanthatnotinaset，theshiftfactorandfrequencyfactorcanbeconfirmedeficiently,thenathinsub-librarycanbeconstructedforstage—wiseorthogonalmatchingpursuit．Combiningwithel

7、iminationalgorithmtodeletetheredundantatomscangetasetofatomswhichcallapproximatesignalmoreaccurateandsparser．Keywords：initialfault：weakimpulse；sparsedecomposition；stage—wiseorthogonalmatchingpursuit；coherentcumulant根据冲击信号动力学模型建立合适的过完备字典，0前言通过匹配追踪和迭代算法，将信号表示为若干个原子的

8、展开形式，再对分解后的早期故障冲击分量进低速重载机械是指一种转速一般低于60r／min行研究，计算出冲击幅值、冲击时间间隔等早期故的重载设备，如钢包回转台、转炉等，这类设备的障信号的特征信息，从而实现大型低速重载机械早故障振动信号能量低且出现的周期长，具有很强的期故障的诊断。稀疏性⋯。利用传统的时频分析