冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-01 16:35

  本文关键词：冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用

  更多相关文章： 稀疏表示 凸优化问题 受控极小化 特征提取 故障诊断

【摘要】：针对强背景噪声下机械故障微弱暂态特征表示和有效提取的难题,提出了通用的稀疏优化特征提取算法。算法针对含噪声冲击性特征提取问题设计了稀疏优化表征函数,该函数融合了冲击特征的保真度与惩罚函数因子,考虑了正则化参数以适应不同工程背景下各分析因子的实际影响,实现处理结果稀疏性极大化。同时,引入受控极小化方法对设计的表征函数进行转化,分解成一系列凸优化分析问题。提出了针对离散信号的有限差分式数值迭代算法,验证了其快速收敛性和数值稳定性,提出的算法对机械故障诊断的数字采样信号具有普遍适用性。将所提出的算法应用于实验室环境下的轴承故障特征识别中,无论是低噪声还是低信噪比白噪声环境下,振动信号中的冲击特征都得到了显著增强,在Hilbert包络谱中的故障特征频率及其高次谐波比能量中占优。所提出的算法还应用于电力机车走行部轮对的故障诊断中,在高强度的工程有色噪声环境下精确提取了其中的冲击衰减成分,在时域和频域诊断结果中都得到了准确的验证,指导了诊断实践。
【作者单位】： 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;美国纽约大学美国纽约工程学院;厦门大学航空航天学院;
【关键词】： 稀疏表示 凸优化问题 受控极小化 特征提取 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275384) 福建省重大科技项目(2014H6025) 福建省高端装备制造协同创新中心资助项目
【分类号】：TH17
【正文快照】： 我国正在大力发展高端装备制造产业,高端装备的核心价值主要体现在其运行过程。各行业中的许多重大关键机械设备长期运行在重载、腐蚀、高温等复杂恶劣的工况下,核心零部件将不可避免地发生各种程度的机械故障。信号处理和特征提取技术是机械设备状态监测和故障诊断的核心技术

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 栗茂林;梁霖;王孙安;;基于稀疏表示的故障敏感特征提取方法[J];机械工程学报;2013年01期

2 郭俊锋;郑晓慧;魏兴春;;滚动轴承振动信号的稀疏表示研究[J];甘肃科学学报;2014年03期

3 ;[J];;年期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 樊薇;信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究[D];苏州大学;2015年

，

本文编号：954545