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基于快速稀疏辅助分解的机械非平稳振动信号分离方法
1
作者
蔡一哲
卢岩(指导)
《上海电机学院学报》
2024年第4期212-218,共7页
针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以识别等问题,提出了一种基于基于快速稀疏辅助分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用时域和频域稀疏度之间的形态区分,构建了快速稀疏分解模型;其次,证明了该模型凸性的充分必要条件;最后,利...
针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以识别等问题,提出了一种基于基于快速稀疏辅助分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用时域和频域稀疏度之间的形态区分,构建了快速稀疏分解模型;其次,证明了该模型凸性的充分必要条件;最后,利用非凸正则化器增强脉冲成分的幅值,通过包络分析实现滚动轴承早期微弱故障诊断。仿真实验表明:快速稀疏辅助分解算法可以有效分离出故障信号中的脉冲成分消除噪声的干扰,实现轴承早期微弱故障诊断。
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关键词
机械非平稳振动信号
稀疏分解
轴承故障诊断
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职称材料
题名
基于快速稀疏辅助分解的机械非平稳振动信号分离方法
1
作者
蔡一哲
卢岩(指导)
机构
上海电机学院电气学院
出处
《上海电机学院学报》
2024年第4期212-218,共7页
文摘
针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以识别等问题,提出了一种基于基于快速稀疏辅助分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用时域和频域稀疏度之间的形态区分,构建了快速稀疏分解模型;其次,证明了该模型凸性的充分必要条件;最后,利用非凸正则化器增强脉冲成分的幅值,通过包络分析实现滚动轴承早期微弱故障诊断。仿真实验表明:快速稀疏辅助分解算法可以有效分离出故障信号中的脉冲成分消除噪声的干扰,实现轴承早期微弱故障诊断。
关键词
机械非平稳振动信号
稀疏分解
轴承故障诊断
Keywords
mechanical non-stationary vibration signal
sparse decomposition
bearing fault diagnosis
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于快速稀疏辅助分解的机械非平稳振动信号分离方法
蔡一哲
卢岩(指导)
《上海电机学院学报》
2024
0
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