机械故障诊断的稀疏特征提取方法

• 作者: 孙伟 苏博 贺王鹏 郭宝龙 闫允一
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 故障诊断 凸优化 稀疏特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TH17
• 字数: 3326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.02.026

摘要

针对旋转机械的周期性稀疏故障特征提取问题,提出了一种周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法.该算法根据机械故障诊断周期性特征提取问题构造了有效的稀疏优化目标函数,该目标函数中的正则项(惩罚函数)选用非凸惩罚函数来增强周期性特征的稀疏性,并且证明了非凸可控化参数在一定约束条件下可以保证目标函数整体为凸.基于优控极小化方法求解所构造的优化问题,推导出高效的快速迭代收敛数值算法,该求解算法最终收敛于优化问题的全局最优解.将所研究的周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法应用于仿真信号,定量分析了其相对于对比算法的优越性.最后,将所研究的周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法应用于轴承故障特征提取中,结果表明,该算法其可以有效地提取稀疏微弱故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭宝龙	西安电子科技大学空间科学与技术学院	233	4214	37.0	54.0
2	孙伟	西安电子科技大学空间科学与技术学院	20	308	8.0	17.0
3	贺王鹏	西安电子科技大学空间科学与技术学院	7	18	2.0	4.0
4	苏博	西安电子科技大学空间科学与技术学院	7	37	4.0	6.0
5	闫允一	西安电子科技大学空间科学与技术学院	13	217	7.0	13.0