自适应分块前向后向分段正交匹配追踪在重构滚动轴承故障信号中应用

发布时间：2023-09-16 09:57

　　针对滚动轴承故障信号分块压缩感知过程中,因分块之间的稀疏度差异较大以及重构支撑集构造不合理,致使信号重构精度较低,影响信号整体重构效果的问题,提出基于自适应分块前向后向分段正交匹配追踪算法(Adaptive block forward and backward stagewise orthogonal matching pursuit,Adaptive Block-FBStOMP)。首先,依据短时自相关算法确定滚动轴承故障信号自适应分块长度,并根据此长度对信号进行自适应分块;其次,利用K奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD算法训练稀疏字典;最后,提出FBSt OMP算法,在重构过程中增加原子回溯和二次筛选过程,提高有效支撑集原子被全部选入支撑集中的可能性,改善重构效果。通过仿真信号和故障信号试验分析可知,与传统压缩感知重构算法相比,该算法能够有效提升滚动轴承故障信号的重构精度。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0前言
1 理论基础
    1.1 分块压缩感知理论
    1.2 K-SVD算法
    1.3 St OMP算法
2 Adaptive Block-FBStOMP算法
    2.1 自适应分块方法
    2.2 FBStOMP算法重构支撑集分析
    2.3 FBStOMP算法
    2.4 本文算法流程
3 仿真分析
    3.1 信号分块方法仿真分析
    3.2 St OMP算法重构支撑集仿真分析
    3.3 FBStOMP算法重构性能仿真分析
4 试验验证
    4.1 滚动轴承故障信号的自适应分块
    4.2 基于FBSt OMP算法的滚动轴承故障信号重构
    4.3 基于自适应分块的FBStOMP算法的滚动轴承故障信号重构
    4.4 自适应分块的FBStOMP算法在复合故障下的应用
    4.5 重构信号的故障诊断
5 结论



本文编号：3846803