基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取

发布时间：2017-09-18 03:24

  本文关键词：基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取

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【摘要】：针对低速重载机械滚动轴承早期故障的振动信号中故障特征冲击成分微弱易被噪声覆盖难以识别,而利用稀疏表示方法提取冲击成分时因轴承工况非平稳性,准确匹配冲击成分字典难以构造问题,提出基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取方法。利用改进型K-SVD字典学习算法构造自适应字典;采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)对振动信号进行稀疏分解,计算每次迭代逼近信号的峭度值,找出最大峭度值对应的逼近信号;重构特征成分并进行包络谱分析,获得故障类型。仿真及轴承振动数据测试结果表明,所提方法能更好匹配早期故障特征成分、满足轴承实时故障监测需求。
【作者单位】： 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心;中原工学院信息商务学院;
【关键词】： 字典学习 稀疏表示 峭度值 特征提取 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(61174106) 河南省高等学校重点科研项目(15B510017)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 转速较低的重载机械设备(如钢包回转台、转炉等)中滚动轴承将旋转轴与轴座间滑动摩擦转化为滚动摩擦,因而承受巨大载荷。此类设备较一般旋转机械更易出现轴承故障,因此进行轴承早期故障监测与诊断对整个设备的正常运行至关重要。提取振动信号中特征成分是轴承故障诊断常用方法

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本文编号：873111