本文關(guān)鍵詞：基于字典學(xué)習(xí)的軸承早期故障稀疏特征提取

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【摘要】：針對(duì)低速重載機(jī)械滾動(dòng)軸承早期故障的振動(dòng)信號(hào)中故障特征沖擊成分微弱易被噪聲覆蓋難以識(shí)別,而利用稀疏表示方法提取沖擊成分時(shí)因軸承工況非平穩(wěn)性,準(zhǔn)確匹配沖擊成分字典難以構(gòu)造問(wèn)題,提出基于字典學(xué)習(xí)的軸承早期故障稀疏特征提取方法。利用改進(jìn)型K-SVD字典學(xué)習(xí)算法構(gòu)造自適應(yīng)字典;采用正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行稀疏分解,計(jì)算每次迭代逼近信號(hào)的峭度值,找出最大峭度值對(duì)應(yīng)的逼近信號(hào);重構(gòu)特征成分并進(jìn)行包絡(luò)譜分析,獲得故障類(lèi)型。仿真及軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果表明,所提方法能更好匹配早期故障特征成分、滿足軸承實(shí)時(shí)故障監(jiān)測(cè)需求。
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)冶金自動(dòng)化與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心;中原工學(xué)院信息商務(wù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 字典學(xué)習(xí) 稀疏表示 峭度值 特征提取 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61174106) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B510017)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 轉(zhuǎn)速較低的重載機(jī)械設(shè)備(如鋼包回轉(zhuǎn)臺(tái)、轉(zhuǎn)爐等)中滾動(dòng)軸承將旋轉(zhuǎn)軸與軸座間滑動(dòng)摩擦轉(zhuǎn)化為滾動(dòng)摩擦,因而承受巨大載荷。此類(lèi)設(shè)備較一般旋轉(zhuǎn)機(jī)械更易出現(xiàn)軸承故障,因此進(jìn)行軸承早期故障監(jiān)測(cè)與診斷對(duì)整個(gè)設(shè)備的正常運(yùn)行至關(guān)重要。提取振動(dòng)信號(hào)中特征成分是軸承故障診斷常用方法

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：873111