發(fā)布時(shí)間：2017-10-01 16:35

  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(jī)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(duì)強(qiáng)背景噪聲下機(jī)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(duì)含噪聲沖擊性特征提取問題設(shè)計(jì)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(shí)際影響,實(shí)現(xiàn)處理結(jié)果稀疏性極大化。同時(shí),引入受控極小化方法對(duì)設(shè)計(jì)的表征函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,分解成一系列凸優(yōu)化分析問題。提出了針對(duì)離散信號(hào)的有限差分式數(shù)值迭代算法,驗(yàn)證了其快速收斂性和數(shù)值穩(wěn)定性,提出的算法對(duì)機(jī)械故障診斷的數(shù)字采樣信號(hào)具有普遍適用性。將所提出的算法應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的軸承故障特征識(shí)別中,無論是低噪聲還是低信噪比白噪聲環(huán)境下,振動(dòng)信號(hào)中的沖擊特征都得到了顯著增強(qiáng),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(jī)車走行部輪對(duì)的故障診斷中,在高強(qiáng)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(shí)域和頻域診斷結(jié)果中都得到了準(zhǔn)確的驗(yàn)證,指導(dǎo)了診斷實(shí)踐。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;美國(guó)紐約大學(xué)美國(guó)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(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275384) 福建省重大科技項(xiàng)目(2014H6025) 福建省高端裝備制造協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 我國(guó)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(jià)值主要體現(xiàn)在其運(yùn)行過程。各行業(yè)中的許多重大關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)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(jī)械故障。信號(hào)處理和特征提取技術(shù)是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的核心技術(shù)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 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(jī)械工程學(xué)報(bào);2013年01期

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

3 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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

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本文編號(hào)：954545