旋转机械振动信号频域随机压缩与故障诊断

• 作者: 段腾飞 王江萍
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 故障诊断 随机矩阵 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 仪器、仪表科学与技术
• 页码范围: 293-299
• 页数: 7页
• 分类号: TH17
• 字数: 5375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2018.0221

摘要

提出一种旋转机械故障诊断方法,该方法由频域随机压缩和稀疏表示分类两部分组成.频域随机压缩实现了故障特征的提取,首先通过傅里叶变换得到振动信号的幅值序列,然后构造随机测量矩阵对幅值序列进行压缩测量,压缩测量值作为故障特征向量.在稀疏表示分类中,以有故障标签的特征向量构成故障特征库,将待测特征向量的分类问题转化为稀疏优化问题,应用正交匹配追踪求得待测特征在故障特征库上的表示系数,然后利用表示系数求出待测特征的类重构偏差,根据类重构偏差可以得到诊断结果.齿轮和轴承故障诊断实验证实了本文所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江萍	西安石油大学机械工程学院	63	531	11.0	20.0
2	段腾飞	西安石油大学机械工程学院	7	3	1.0	1.0