基于β散度约束的非负矩阵分解的机械复合故障诊断方法

时频分析经常被用来刻画非平稳振动信号的局部信息,而经时频变换后的特征信号具有较高的矩阵维数,很难对高维特征矩阵直接进行分类或特征提取。为此,提出了基于时频分析与β散度约束的非负矩阵分解算法(NMF)相结合的机械复合故障诊断方法。对采集的振动信号进行时频分析,获取局部特征信息;利用β-NMF算法实现数据的降维,并根据特征信息重构信号;在β-NMF算法中引入加权脉冲因子(CIF),对重构后的信号进行筛选;将得到的分离信号进行包络频谱分析,实现故障诊断。以滚动轴承复合故障为研究对象进行验证,分析结果表明:所提出的方法可以有效提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了滚动轴承的复合故障诊断。

双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法

为了分离复合故障振动信号,提出了一种采用双约束非负矩阵分解算法的信号分离方法。首先对原始振动信号采用短时傅里叶变换,通过时频分布信息来描述信号的局部故障特征;其次在传统非负矩阵分解算法中引入β散度约束与行列式约束,构成双约束非负矩阵分解算法,利用双约束非负矩阵分解算法实现数据的降维,并从低维空间中分离出特征分量;然后通过特征分量重构出时域波形,同时提出加权峰值因子的影响参数筛选重构信号;最后将筛选出的分离信号进行包络频谱分析,提取故障特征。仿真及轴承复合故障实验结果表明:所提出的方法可以有效分离并提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断。