融合再加权奇异值分解与周期重叠簇稀疏的机械故障特征抽取算法

机械故障特征具有周期性、稀疏性以及被噪声污染严重特点,而大部分特征抽取方法(如局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)、局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA))性能往往受到噪声影响.因此,抑制振动信号噪声、抽取有效故障特征成为机械故障检测的关键.本文提出融合奇异值分解与周期重叠簇稀疏(reweighted singular value decomposition integrating with periodic overlapping group sparsity,RSVD-POGS)的机械故障稀疏特征抽取方法.该方法首先利用RSVD把多成分振动信号分解为奇异成分集合,并使用周期调制强度(periodic modulation intensity,PMI)准则选择有效奇异成分,然后使用POGS从奇异成分提取稀疏周期冲击特征,并由选择的奇异成分重构原始信号,增强周期稀疏故障信号特征.最后,使用低SNR仿真周期冲击信号对RSVD-POGS算法与POGS方法进行对比,并将RSVD-POGS方法应用于实验台轴承正常和故障信号的特征提取中.实验结果表明,该算法可以有效地提取稀疏微弱故障特征,具有较大的优越性.

三维成像声呐平面基阵稀疏化目标函数的设计

为使具有稀疏阵的三维成像声呐在成像信噪比、角分辨率及稳定性方面均具有良好的性能,提出包含主副瓣比、旁瓣高度和、主瓣宽度、通道间幅相误差4个因素的评价函数。改进优化过程,在保证阵增益、降低阵元失效影响的同时,使优化结果对幅相误差不敏感。通过对不同优化过程及实验结果进行分析,验证提出的目标函数可以使三维成像声呐具有更好的综合性能。