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1、滚动轴承振动信号的稀疏表示研究郭俊锋1,2,郑晓慧2,魏兴春1,2(1.兰州理工大学,数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室;2.兰州理工大学机电工程学院,兰州730050)摘要:振动信号蕴含着丰富的装备工作信息,信号稀疏表示能够有效地提取信号最本质的特征｡文章以滚动轴承振动信号为对象,对其进行了稀疏表示研究｡首先,根据轴承振动信号的频谱结构特点,基于信号自适应展开,构造了基于指数衰减余弦函数的过完备原子库;然后,用粒子群优化算法(PSO)算法依次搜索原子库中与信号最匹配的原子对其进行稀疏表示并进行了仿真｡结果表明:本文所选择的原子库分解信号后的残
2、余信号更小,相似度达0.9122,能更好地表示信号｡关键词:指数衰减正弦原子库;PSO算法;轴承振动信号;稀疏分解中图分类号:TN911.7文献标识码:AResearchoftherollingbearingsvibrationsignals’sparserepresentationGUOJun-feng1,2,ZHENGXiao-hui2,WEIXin-chun1,2(1.KeyLaboratoryofDigitalManufacturingTechnologyandApplication,TheMinistryofEducation,Lanzhou
3、UniversityofTechnology;2.SchoolofMechanicalandElectronicalEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou,730050,China)Abstract:Vibrationsignalcontainsawealthofinformationontheworkingequipment.Itssparserepresentationcaneffectivelyextractthemostessentialfeaturesofthesignal.Inth
4、ispaper,wetaketherollingbearingsvibrationsignalsasobjecttomakesparserepresentationresearch.First,buildanatomlibrarybasedonexponentialdecaycosinefunctionbasedonthespectralstructure’scharacteristicsofthesignaltoadaptivelyexpandit;thenexploitthePSOtosearchthebestatomsfromtheatomlib
5、rarythatbestmatchwiththesignal.Simulationresultsshowthat:Theselectedatomlibrarypossessesasmallerresidualsignalandthesimplicityis0.9122,whichcanbebetterusedinsignals’decomposition.Keywords:exponentialdecaycosineatomlibraries;PSOalgorithm;bearingvibrationsignal;sparsedecomposition
6、滚动轴承是成套机械装备中关键的零部件之一,其运行状态直接影响着成套装备的整体性能,对其进行振动监测和故障诊断具有十分重要的意义[1]｡由于振动监测数据量大,其实时传输与同步存储已成为亟待解决的成本与技术瓶颈问题｡近年来,研究热点—压缩感知为解决该问题提供了一种全新的方法,应用该方法的前提是对振动信号进行稀疏分解｡传统的信号分解变换是将信号分解在一组完备的正交基上,如傅立叶变换和小波变换[2],但存在稀疏分解能力差等问题｡为实现更加灵活､简洁的表示,Mallat､Zhang和Coifman､Wickerhauser[3]提出了信号在过完备库上自适应分解的
7、思想｡基于自适应分解的核心问题是根据信号本身的特性建立自适应原子库,本文对滚动轴承振动信号进行稀疏表示研究,根据其特点,构造了基于指数衰减余弦函数(基元函数)的原子库,用PSO依次搜索过完备原子库中与信号最匹配的原子对其进行稀疏表示｡1.轴承振动信号的稀疏分解1.1振动信号冗余原子库的建立根据滚动轴承振动信号的频谱结构可知,振动信号包含基频振动､谐波振动､冲击振动､调幅振动及噪声等分量[4]｡基频振动的波形类似于正弦波或余弦波,谐波振动只是频率是基频倍数的正余弦信号,也是频率发生变化了的正余弦信号,调幅振动同样也是振幅发生变化的正余弦信号;振动中的冲击
8、衰减波形类似于指数衰减信号的波形,且是单边的衰减;振动的噪声信号类似于白噪声｡轴承故障信号是我
