瞬态成分Laplace小波稀疏表示及其轴承故障特征提取应用

机械系统中轴承局部故障会导致振动信号中出现瞬态冲击响应成分,可通过对瞬态成分的分析与提取实现故障特征的提取。稀疏表示是强背景噪声下微弱特征提取的有效方法之一,在信号稀疏表示理论的基础上,针对冲击响应信号的特点,提出其在Laplace小波基底下的稀疏表示,并应用于轴承局部弱故障状态下振动信号中瞬态冲击成分的提取。在选定匹配基底函数的前提下,运用分裂增广拉格朗日收缩算法求解基追踪去噪(Basis pursuit denoising,BPD)问题,将信号中的瞬态冲击成分转化为一系列稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号和轴承微弱故障下的特征提取表明提出的方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱故障。

Sparse Representation for Transients in Laplace Wavelet Basis and Its Application in Feature Extraction of Bearing Fault