本文關(guān)鍵詞：沖擊特征受控極小化通用稀疏表示及其在機械故障診斷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 稀疏表示 凸優(yōu)化問題 受控極小化 特征提取 故障診斷

【摘要】：針對強背景噪聲下機械故障微弱暫態(tài)特征表示和有效提取的難題,提出了通用的稀疏優(yōu)化特征提取算法。算法針對含噪聲沖擊性特征提取問題設(shè)計了稀疏優(yōu)化表征函數(shù),該函數(shù)融合了沖擊特征的保真度與懲罰函數(shù)因子,考慮了正則化參數(shù)以適應(yīng)不同工程背景下各分析因子的實際影響,實現(xiàn)處理結(jié)果稀疏性極大化。同時,引入受控極小化方法對設(shè)計的表征函數(shù)進行轉(zhuǎn)化,分解成一系列凸優(yōu)化分析問題。提出了針對離散信號的有限差分式數(shù)值迭代算法,驗證了其快速收斂性和數(shù)值穩(wěn)定性,提出的算法對機械故障診斷的數(shù)字采樣信號具有普遍適用性。將所提出的算法應(yīng)用于實驗室環(huán)境下的軸承故障特征識別中,無論是低噪聲還是低信噪比白噪聲環(huán)境下,振動信號中的沖擊特征都得到了顯著增強,在Hilbert包絡(luò)譜中的故障特征頻率及其高次諧波比能量中占優(yōu)。所提出的算法還應(yīng)用于電力機車走行部輪對的故障診斷中,在高強度的工程有色噪聲環(huán)境下精確提取了其中的沖擊衰減成分,在時域和頻域診斷結(jié)果中都得到了準確的驗證,指導(dǎo)了診斷實踐。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;美國紐約大學(xué)美國紐約工程學(xué)院;廈門大學(xué)航空航天學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示 凸優(yōu)化問題 受控極小化 特征提取 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275384) 福建省重大科技項目(2014H6025) 福建省高端裝備制造協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目
【分類號】：TH17
【正文快照】： 我國正在大力發(fā)展高端裝備制造產(chǎn)業(yè),高端裝備的核心價值主要體現(xiàn)在其運行過程。各行業(yè)中的許多重大關(guān)鍵機械設(shè)備長期運行在重載、腐蝕、高溫等復(fù)雜惡劣的工況下,核心零部件將不可避免地發(fā)生各種程度的機械故障。信號處理和特征提取技術(shù)是機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的核心技術(shù)

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 栗茂林;梁霖;王孫安;;基于稀疏表示的故障敏感特征提取方法[J];機械工程學(xué)報;2013年01期

2 郭俊鋒;鄭曉慧;魏興春;;滾動軸承振動信號的稀疏表示研究[J];甘肅科學(xué)學(xué)報;2014年03期

3 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 樊薇;信號瞬態(tài)成分稀疏表示方法及其機械故障特征提取應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2015年

，

本文編號：954545