信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

发布时间：2017-09-21 13:16

  本文关键词：信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

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【摘要】：将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。
【作者单位】： 国防科技大学装备综合保障技术重点实验室;
【关键词】： 轴承故障检测 稀疏分解 字典学习 稀疏表示误差
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375484;51205401;51475463) 国防科学技术大学博士生跨学科联合培养计划资助项目(kxk140301)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 由于材料缺陷、制造误差和运行环境等因素以及疲劳、老化等效应,旋转机械设备在运行过程中发生故障和损伤不可避免。而轴承作为旋转机械中最常用和最重要的关键部件之一,一旦发生故障,轻则导致设备停机影响工作效率,造成经济损失,重则会出现极端的危险事故,危及整套设备和工作，

本文编号：894746