基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-12-08 18:36

  本文关键词：基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法

  更多相关文章： 压缩感知 hadamard矩阵 特征提取 故障诊断

【摘要】：压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hadamard矩阵作为测量矩阵,将峭度因子、方差、波形因子作为敏感特征参量,不重构压缩测量量,直接利用压缩采集信息,提取敏感特征,然后通过PSO-SVM算法进行模式识别从而实现故障诊断。研究结果表明,在一定压缩比范围内,利用该方法能够在降低平均采样速率的同时用更少的数据量表现故障特征,实现滚动轴承故障诊断。
【作者单位】： 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;北京精密机电控制设备研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575472) 河北省自然科学基金资助项目(E2015203356) 河北省高等学校科学研究计划资助重点项目(ZD2015049) 河北省留学人员科技活动择优资助项目(C2015005020)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言故障诊断过程中,可靠的信息获取是故障诊断的前提,提取故障特征是故障诊断的必要条件[1]。传统采样过程必须符合Shannon-Nyquist采样定理,即采样频率不低于采样信号最高频率的二倍。这样,采样频率仅由所采集信号频带决定,高频带信息采集受硬件限制、成本昂贵,且会产生海

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本文编号：1267445