结合连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法

为了在故障早期从信噪比较低的振动信号中提取故障特征，提出了一种结合小波变换和多约束非负矩阵分解振动信号特征提取方法。首先，采用最小小波熵测量提取出最优时频系数矩阵。然后，根据故障特征在系数矩阵中的表现规律，采用基于稀疏性和光滑性约束的非负矩阵分解算法对小波系数矩阵进行非线性降维，从而提取信噪比较高的故障特征。最后，通过仿真数据和实际数据对该方法进行了验证，结果表明该方法能够在时域中提取出微弱的故障特征，实现机械状态的早期故障诊断。