基于相干累积量分段正交匹配追踪方法的轴承早期故障稀疏特征提取

低速重载机械出现早期故障时,振动信号中体现故障特征的微冲击成分具有稀疏性。根据振动动力学模型建立的故障信号过完备冗余字典,能实现对振动信号的稀疏逼近。分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)在正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用框架的思想对信号进行稀疏分解,不但克服了OMP方法导致的过匹配现象,也提高了算法的收敛速度,但在计算残差在子原子库的表示时计算量很大。基于相干累积量的StOMP方法根据故障信号过完备字典中各原子的相关性,分析了内置相干累积量和外置相干累积量的关系,并通过故障信号在字典中的内、外置相干累积量的值快速确定原子的位移因子和频率因子,进而为StOMP方法提供更为高效的子原子库选取策略,最后结合原子淘汰算法对影响不大的原子进行筛选,最终选出最能稀疏表示信号的一组原子。     

基于K-奇异值分解和层次化分块正交匹配算法的滚动轴承故障诊断

利用层次化分块正交匹配算法（HBW-OOMP）的高稀疏性和运算速度快等优点,提出了一种基于K-奇异值分解（K-SVD）字典和HBW-OOMP算法的故障轴承诊断方法。首先利用K-SVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,克服了固定结构字典适应性不强的缺点。然后采用基于分块思想的HBW-OOMP算法进行原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为终止条件,自适应确定分解次数。最后应用所提方法对仿真信号和故障轴承实验信号进行故障特征提取,结果表明该方法能够有效提取强背景噪声下故障特征成分,具有一定的应用前景。     

基于信号特征的复合字典多原子匹配算法研究

在经典匹配追踪算法的基础上,提出基于信号特征的复合字典多原子匹配的改进算法,并应用于轴承故障诊断领域。针对滚动轴承损伤性故障振动信号特点,构造高频段冲击时频特征原子库与低频段Fourier特征原子库相结合的复合字典。研究复合字典多原子匹配的稀疏分解及重构算法以用于提取故障特征,并在重构算法中引入阈值降噪原理。滚动轴承故障试验信号和工程信号分析结果证明,在冲击性故障特征提取效果上,基于信号特征的复合字典多原子匹配优于单原子匹配,并且硬阈值降噪处理效果优于无阈值处理效果。     

基于终止准则改进K-SVD字典学习的稀疏表示特征增强方法

针对传统K奇异值分解(K-Singular value decomposition, K-SVD)算法在稀疏表示过程中,由于目标信号稀疏度难以确定以及字典原子受噪声干扰大导致稀疏表示效果较差的问题,结合变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)算法,提出了基于VMD与终止准则改进K-SVD字典学习的稀疏表示方法。借助VMD算法剔除信号中的干扰分量,依据相关分析与峭度准则选择最优模态分量;采用终止准则改进的K-SVD字典学习算法对最优分量的特征信息进行学习,优化目标函数与约束条件,在无需设置稀疏度的前提下,构造出准确匹配故障冲击成分的字典;此外,构建一种残差阈值改进的正交匹配追踪算法(OMPerr)实现稀疏重构及微弱故障特征增强。通过仿真及试验信号进行验证,结果表明:基于VMD与改进K-SVD字典学习的稀疏表示方法在字典原子构建、稀疏重构精度以及故障特征增强等方面均优于传统K-SVD稀疏表示方法,可以有效实现微弱故障的诊断。     

基于压缩感知弱匹配追踪算法的信号特征提取

针对滚动轴承故障诊断中的特征提取问题,提出一种基于压缩感知弱匹配追踪算法的特征提取方法。针对轴承故障信号特征特点构建了一个由傅里叶字典和冲击时频字典组成的联合字典,作为弱匹配追踪算法中的过完备冗余原子库。进而利用改进的简化粒子群寻优算法在联合字典原子库中寻找最能匹配轴承故障信号特征的原子,实现故障信号的快速高效稀疏分解。在信号重构阶段提出了一种改进的阈值降噪策略,解决了软阈值降噪存在恒定偏差以及硬阈值降噪的不连续问题。对CWRU（Case Western Reserve University）轴承数据中心所提供的标准轴承故障信号和某钢厂滚动轴承实测信号进行了仿真,仿真结果验证了该方法的优越性。     

基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承故障诊断

航空发动机的非平稳运行工况、时变气流环境等导致传感器采集到的振动噪声信号具有时变特性,同时,主轴轴承高转速运行工况导致其故障波形混叠变异,难以有效识别诊断。针对该问题,揭示了航空轴承噪声信号方差的时变特性,提出了基于时变噪声结构的自适应加权稀疏诊断模型。首先针对混叠变异故障波形难以构造匹配的稀疏表示字典的问题,构造了与特征周期先验匹配的分割算子,分析了故障特征矩阵的低秩先验,建立了混叠变异特征的自适应奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)字典;然后,揭示了航空轴承噪声方差的时变特性,构造了与噪声时变结构和特征奇异值分布模式相匹配的自适应权重矩阵;进而,构建了自适应加权稀疏诊断模型(Adaptiveweightedsparsediagnosismodel,AWSM),开发了AWSM的优化求解算法。仿真分析表明,提出算法可有效实现航空轴承时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为1.0 mm2的航空轴承故障诊断。     

盲解卷积和频域压缩感知在轴承复合故障声学诊断的应用

针对时域盲解卷积算法对单一故障机械声信号有效,及传统稀疏分量分析对声信号分析失效等问题,提出一种盲解卷积、形态滤波和频域压缩感知重构的稀疏分量分析相结合的轴承复合故障声学诊断方法。通过时域盲解卷积算法优选分量结果,提取声信号的冲击成分。使用形态滤波滤除背景噪声。使用模糊C均值聚类估计混合矩阵,重构传感矩阵,并运用稀疏度自适应匹配追踪基算法(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的频域压缩感知重构分离信号。双通道滚动轴承故障声信号分析结果表明该方法能够有效分离和提取滚动轴承故障特征。     

基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。     

自适应分块前向后向分段正交匹配追踪在重构滚动轴承故障信号中应用

针对滚动轴承故障信号分块压缩感知过程中,因分块之间的稀疏度差异较大以及重构支撑集构造不合理,致使信号重构精度较低,影响信号整体重构效果的问题,提出基于自适应分块前向后向分段正交匹配追踪算法(Adaptive block forward and backward stagewise orthogonal matching pursuit,Adaptive Block-FBStOMP)。首先,依据短时自相关算法确定滚动轴承故障信号自适应分块长度,并根据此长度对信号进行自适应分块;其次,利用K奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD算法训练稀疏字典;最后,提出FBSt OMP算法,在重构过程中增加原子回溯和二次筛选过程,提高有效支撑集原子被全部选入支撑集中的可能性,改善重构效果。通过仿真信号和故障信号试验分析可知,与传统压缩感知重构算法相比,该算法能够有效提升滚动轴承故障信号的重构精度。     

多源稀疏优化方法研究及其在齿轮箱复合故障检测中的应用

齿轮箱因其工作环境恶劣,极易出现复合故障,其故障振动信号往往包含多种成分且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难.稀疏分解能够在强背景噪声下有效地提取微弱故障特征,针对传统稀疏分解方法存在信号保真能力欠缺,目标函数非凸导致局部最优解,模型通用性差等问题,基于广义极小极大凹(Generalized minimax concave,GMC)惩罚函数推导构建了具有保凸性的多源稀疏优化目标函数,并利用前向后向分裂(Forward-backwardsplitting,FBS)算法,基于Laplace小波字典,Morlet小波字典与DFT字典分别求解轴承瞬态成分,齿轮瞬态成分,谐波成分的稀疏表示,最终实现各成分的准确提取.仿真信号和试验信号的分析均验证了所提出的模型能够在不需要故障具体数目的先验知识下,准确实现齿轮箱复合故障的信号分解和故障诊断.     

基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。     

基于字典学习和稀疏编码的振动信号去噪技术

针对现有机械振动信号去噪算法需要一定先验知识的问题,提出了一种基于字典学习和稀疏编码的自适应去噪滤波方法。根据信号的本质特性,应用在线字典学习方法对原始数据进行学习和训练,寻求数据驱动的最优字典空间。引入正交匹配追踪算法,确定原始信号在最优字典空间上的稀疏表示。基于稀疏编码和优化字典,重构原始信号,实现信号去噪。仿真和试验结果表明,相对于现有去噪方法,基于字典学习和稀疏编码的方法自适应能力强,去噪效果好。     

基于K-SVD字典学习算法的稀疏表示振动信号压缩测量重构方法

针对目前机械振动信号频带越来越宽,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,将会得到巨量振动数据,对存储、传输和处理带来困难的问题,提出了基于K-SVD字典学习算法的稀疏表示振动信号压缩测量重构方法。首先分析了振动信号在基于K-奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)字典学习算法得到的过完备字典上的近似稀疏性,即可压缩性;然后利用高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量;最后基于压缩测量值采用正交匹配追踪算法对原始振动信号进行重构。仿真测试结果表明,当振动信号压缩率在60%~90%时,基于K-SVD字典学习算法构造的过完备字典比基于离散余弦过完备字典压缩感知重构相对误差小。该方法既可以得到较高的信号压缩比又有着精确的信号重构性能,在不丢失振动信息的情况下,大大减少了原始振动数据量。     

基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法

针对机械装备在状态监测与故障诊断过程中,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,面临的大量机械振动信号存储、传输和处理等困难问题,提出基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法。分析机械振动信号在基于双稀疏字典模型训练得到的过完备字典上的近似稀疏性;然后利用高斯随机矩阵作为测量矩阵对机械振动信号进行压缩测量;最后通过双稀疏字典模型训练得到的过完备字典,结合正交匹配追踪算法完成对原始机械振动信号的重构。仿真测试结果表明,在相同压缩率下,相比经典K-奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)字典训练方法,所提的方法有更高的重构精度,同时重构时间缩短将近50%。该方法既可以得到较高的信号压缩比又有着精确的信号重构性能。     

改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法：首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积（MOMEDA）方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击。仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断。     

基于最优 IMF 分量和 K-SVD 的滚动轴承故障声音信号特征提取

针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优 IMF 分量与 K-SVD 字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用 VMD 分解原始信号获得一系列 IMF 分量;其次,利用 SAF 指标自适应选取最优 IMF 分量,并作为训练信号;最后,利用 K-SVD 字典学习方法训练出字典库,通过正交匹配追踪算法( OMP )对原始信号处理得到稀疏信号,并对稀疏信号进行包络谱分析。仿真及实验结果表明,对比传统 K-SVD 字典学习方法,该方法得到的稀疏信号信噪比( SNR )更高,能更准确地提取滚动轴承周期性冲击,增强了轴承故障特征。     

振动信号过完备字典完整训练样本重构性能研究

针对用于训练过完备字典的样本集合中信号类型不足会影响到后续分析、分类和识别精度的问题,提出了一种基于过完备字典完整训练样本的滚动轴承振动信号压缩重构方法。该方法首先构造了用于字典学习的样本集合,使其尽可能多地包含各种信号成分;然后从所构造的多信号样本集合中随机选取K个原子作为初始字典,采用K-SVD算法对初始字典进行训练更新得到过完备字典,获得信号在K-SVD过完备字典上的最稀疏表示;最后利用高斯随机测量矩阵对振动信号进行压缩测量,并基于压缩测量数据采用正交匹配追踪(OMP)算法对原始信号进行重构。仿真实验结果表明,不同的训练样本集合对信号的重构精度有着很大的影响,且基于K-SVD过完备字典对信号进行稀疏表示时在较低的采样率下依然有着精确的重构性能。该方法在不丢失原始振动信号主要信息的情况下重构精度更高、重构时间更短。     

基于频域稀疏分类的滚动轴承故障诊断方法

针对基于特征频率识别的滚动轴承故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出基于频域稀疏分类算法的诊断方法。首先对已知故障类型的滚动轴承振动信号进行时频变换,利用频域变换系数构造训练字典,再将待测轴承振动信号的频域系数在该字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数,根据重构误差的最小值确定故障类型。测试结果表明:该方法能有效克服噪声干扰,并避免故障特征频率的估算问题。     

基于稀疏表达特征提取的发动机爆震状态检测

研究了利用发动机缸体振动信号进行爆震检测和强度评价的方法,提出了一种基于广义正交匹配追踪的改进K?均值奇异值分解（K?means singular value decomposition,简称K?SVD）信号处理方法,将稀疏表达理论引入了发动机爆震特征识别领域。首先,对缸体振动信号进行稀疏分解,得到涵盖爆震特征的稀疏字典以及针对单个信号的稀疏系数;然后,计算重构信号的四阶累积量的自然对数,提出了一种爆震强度评价指标。计算结果表明,该方法对于混有强烈背景噪声的缸体振动信号表现出了良好的降噪和特征提取能力,且提高了运算效率,能够准确区分强烈爆震、轻微爆震和正常燃烧3种状态,证明了该方法在发动机爆震识别领域的应用价值。     

增强稀疏分解及其在叶片振动参数识别中的应用

叶端定时是发动机叶片监测有效手段,相比于传统的应变片测量方式,叶端定时不仅可以同时监测所有叶片的振动状态,而且不会对叶片本身的振动造成影响。但是叶端定时采样数据存在高度欠采样的特点,针对该问题,提出基于增强稀疏分解(Enhancing sparse decomposition,ESD)的叶片振动参数辨识技术。稀疏分解是一种在冗余字典中对信号进行分解,通过求解优化问题得到信号在冗余字典下最稀疏解的信号处理方法。增强稀疏分解相比于传统的基追踪算法,可以得到更为稀疏的解。在建立了增强稀疏优化模型后采用原对偶内点法对优化问题进行求解,从而实现信号特征参数的有效辨识。将提出的基于增强稀疏分解的叶片振动参数辨识技术应用于不同类型的仿真数据和转子叶片试验台参数辨识,并与传统的MUSIC算法和最小二乘拟合相对比,提出的算法可以有效避免频谱混叠和泄露现象,并滤除其他频率成分的干扰,得到更清晰的谱图。