【故障诊断】基于稀疏包络谱分析多通道数据驱动的BRB故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 本文针对滚动轴承(BRB)的故障诊断问题，提出了一种基于稀疏包络谱分析的多通道数据驱动方法。该方法充分利用多通道振动信号的互补信息，通过稀疏表示技术提取有效故障特征，并结合包络谱分析提高故障特征的信噪比，最终实现对BRB不同类型故障的准确诊断。与传统的单通道分析方法相比，该方法具有更高的诊断精度和鲁棒性，能够有效应对复杂的工况和噪声干扰。本文详细阐述了该方法的理论基础、算法流程以及在模拟和实际数据上的实验验证，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词: 滚动轴承；故障诊断；稀疏包络谱分析；多通道数据；数据驱动

1. 引言

滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接影响着整个系统的可靠性和安全性。BRB的故障往往表现为微弱的、非平稳的振动信号，对其进行准确的故障诊断至关重要。传统的故障诊断方法，例如频谱分析、包络谱分析等，大多基于单通道信号处理，难以充分利用多通道信号中蕴含的丰富信息，导致诊断精度受限。近年来，随着数据驱动方法和稀疏表示技术的兴起，为BRB故障诊断提供了新的思路。本文提出了一种基于稀疏包络谱分析的多通道数据驱动方法，旨在提高BRB故障诊断的精度和鲁棒性。

2. 多通道数据预处理

多通道振动信号的采集是本方法的基础。首先，需要对采集到的多通道原始信号进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。常用的预处理方法包括：

去趋势处理: 去除信号中的线性趋势和低频漂移，例如使用线性拟合或小波分解的方法。
滤波处理: 去除信号中的高频噪声或低频干扰，例如使用带通滤波器或小波滤波器。
同步采样: 确保多通道信号的时间同步，以保证后续分析的准确性。

预处理的质量直接影响到后续特征提取的有效性，因此需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并进行参数优化。

3. 基于稀疏包络谱分析的特征提取

本方法的核心是利用稀疏包络谱分析提取BRB故障特征。该方法主要包含以下步骤：

包络谱分析: 对预处理后的多通道信号进行希尔伯特变换，得到其包络信号。包络信号可以有效地突出故障特征的冲击成分，提高信噪比。
稀疏表示: 将多通道包络信号表示为一系列原子（例如小波基、字典学习得到的原子）的线性组合，并通过稀疏约束寻找最优的原子系数。稀疏表示可以有效地去除冗余信息，突出故障相关的特征。常用的稀疏表示方法包括正则化最小二乘法（例如LASSO）、匹配追踪算法等。
特征选择: 根据稀疏系数的大小选择重要的特征，例如选择系数最大的前K个原子对应的频率成分。这些选定的频率成分代表了BRB故障的特征频率，可用于故障诊断。

通过稀疏表示，我们能够从多通道信号中提取出比单通道分析更具区分度的故障特征。

4. 故障诊断

提取到的特征向量可以作为故障诊断的输入。常用的故障诊断方法包括：

支持向量机(SVM): SVM是一种有效的分类算法，可以对不同类型的BRB故障进行分类。
人工神经网络(ANN): ANN具有强大的非线性映射能力，可以处理复杂的故障模式。
K近邻(KNN): KNN是一种简单的分类算法，易于实现且计算效率高。

根据实际情况选择合适的分类算法，并利用训练数据集进行模型训练。训练完成后，可以利用测试数据集评估模型的诊断精度。

5. 实验验证

本文在模拟数据和实际采集的BRB振动数据上进行了实验验证。模拟数据用于验证算法的有效性，实际数据用于评估算法的实用性。实验结果表明，基于稀疏包络谱分析的多通道数据驱动方法比传统的单通道分析方法具有更高的诊断精度和鲁棒性，能够有效地识别不同类型的BRB故障。

6. 结论与展望

本文提出了一种基于稀疏包络谱分析的多通道数据驱动的BRB故障诊断方法。该方法充分利用多通道信号的互补信息，通过稀疏表示技术提高故障特征的提取效率，并结合包络谱分析提高信噪比，最终实现对BRB不同类型故障的准确诊断。实验结果验证了该方法的有效性和实用性。

未来的研究方向包括：

探索更有效的稀疏表示方法，例如改进字典学习算法，提高特征提取的精度。
研究更鲁棒的故障诊断算法，以应对更复杂的工况和噪声干扰。
将该方法应用于其他类型的机械设备故障诊断。
结合深度学习技术，进一步提高故障诊断的自动化水平。

📣 部分代码

function [mu,Pm,f_sample]=VBI_offgrid_CGDP(y,C_all,f_sample,Fs)

y = reshape( y,[length(y),1] );

M = length(y);

N = length(f_sample);

norm_y = norm(y,'fro') / sqrt(M);

y = y / norm_y;

%% Initialization

omega = 1i*2*pi * C_all / Fs;

A = exp( omega * f_sample ) / sqrt(M);

C = 1i*2*pi * C_all / Fs * ones( 1, N );

B = C .* A;

reslu = f_sample(2) - f_sample(1);

converged = false;

iter = 0;

mu = 0;

delta = ones(N,1);

maxiter = 450;

alpha =

BHB = B(:,idx)' * B(:,idx);

P = conj(BHB) .* varpi(idx,idx);

P = real(P);

v = real( conj( mu(idx,:) ) .* ( B(:,idx)' * resid ) );

v = v - real( diag( B(:,idx)' * A * Sigma(:,idx) ) );

Permatrix = [-eye(etc); eye(etc) ];

P = Permatrix' * P * Permatrix;

v = Permatrix' * v;

temp_grid = v ./ diag(P);

temp_grid = temp_grid';

theld = reslu * 0.95^(iter);

ind_small = find( abs( temp_grid ) < theld );

temp_grid(ind_small) = sign( temp_grid(ind_small) ) * theld;

ind_unchang = find( abs(temp_grid)>reslu );

temp_grid(ind_unchang) = sign( temp_grid(ind_unchang) ) * reslu / 20;

f_sample(idx) = f_sample(idx) + [-temp_grid(1:etc), temp_grid(1:etc)];

A(:,idx) = A(:,idx) .* exp( omega *[-temp_grid(1:etc), temp_grid(1:etc)] );

B(:,idx) = C(:,1:length(idx)) .* A(:,idx);

%% stopping criteria

if iter >= maxiter

converged = true;

end

iter = iter + 1;

end

Pm = real(sqrt(delta_inv));

[f_sample, indsort] = sort(f_sample);

Pm = Pm(indsort);

mu = mu(indsort);

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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