本文關鍵詞：盲解卷積和頻域壓縮感知在軸承復合故障聲學診斷的應用

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【摘要】：針對時域盲解卷積算法對單一故障機械聲信號有效,及傳統(tǒng)稀疏分量分析對聲信號分析失效等問題,提出一種盲解卷積、形態(tài)濾波和頻域壓縮感知重構的稀疏分量分析相結合的軸承復合故障聲學診斷方法。通過時域盲解卷積算法優(yōu)選分量結果,提取聲信號的沖擊成分。使用形態(tài)濾波濾除背景噪聲。使用模糊C均值聚類估計混合矩陣,重構傳感矩陣,并運用稀疏度自適應匹配追蹤基算法(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的頻域壓縮感知重構分離信號。雙通道滾動軸承故障聲信號分析結果表明該方法能夠有效分離和提取滾動軸承故障特征。
【作者單位】： 昆明理工大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 盲解卷積 形態(tài)濾波 頻域壓縮感知 軸承復合故障 聲學診斷
【基金】：國家自然科學基金(51265018,51405211)、人才科研啟動(14118992) 云南省教育廳科學研究基金重大專項(ZD2013004)資助項目
【分類號】：TH17;TH133.3
【正文快照】： 0前言*軸承作為機械設備中廣泛使用的一種傳動部件,其故障診斷的研究最為活躍。目前,振動診斷法在軸承、齒輪箱等故障診斷中理論最為成熟,也是應用廣泛、效果顯著的一種診斷方法。事實上,聲學信號中含有大量設備運行狀態(tài)信息,通過對聲學信號進行分析處理,可以提取設備運行狀態(tài)

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本文編號：1008425