滚动轴承压缩故障信号的特征代理与凸优化重构算法

压缩采样可以有效缓解机械状态监测数据存储和传输的压力,但是压缩数据的感知重构一直是个难点。针对滚动轴承压缩信号的故障特征提取问题,提出一种基于特征代理与凸优化算法的故障信号重构方法。分析了滚动轴承局部故障信号的稀疏和卷积特性,学习得到故障冲击模式。对压缩得到的轴承观测信号,构造包含冲击时刻特征的代理,并对代理建立目标优化函数,采用快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Threshold Algo⁃rithm,FISTA)直接从代理提取出稀疏系数,将学习模式与稀疏系数卷积重构出故障信号。与直接利用FISTA从压缩信号中提取冲击特征相比,所提方法在不降低求解精度的同时降低了计算复杂度。相比于常用的贪婪类重构算法,所提方法无需预先估计信号的稀疏度,且能得到全局最优解。通过滚动轴承仿真和实验信号进一步验证了所提方法的有效性。