快速稀疏辅助信号分解与非凸增强用于轴承故障诊断附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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🔥 内容介绍

针对轴承故障信号的复杂性与微弱特征提取难题，本文提出一种基于快速稀疏辅助信号分解与非凸增强的轴承故障诊断方法。详细阐述快速稀疏辅助信号分解技术对轴承故障信号的特征分离原理，引入非凸增强算法强化故障特征，构建完整的轴承故障诊断模型。通过模拟轴承故障数据与实际工程案例测试，与传统诊断方法对比，结果表明该方法能更精准、快速地识别轴承故障类型与程度，有效提升轴承故障诊断的准确性和可靠性，为机械设备状态监测与维护提供有力技术支持。

关键词

轴承故障诊断；快速稀疏辅助信号分解；非凸增强；故障特征提取

一、引言

1.1 研究背景与意义

轴承作为机械设备中关键的转动部件，广泛应用于航空航天、汽车制造、工业生产等众多领域。其运行状态的稳定性直接影响机械设备的整体性能和可靠性。在长期运行过程中，轴承会因磨损、疲劳、润滑不良等因素出现故障，若不能及时发现和处理，可能引发设备停机、生产事故，造成巨大的经济损失。因此，准确、高效的轴承故障诊断技术对于保障机械设备安全稳定运行、降低维护成本、提高生产效率具有重要意义。

随着工业自动化和智能化的发展，机械设备的运行速度和负荷不断增加，轴承故障信号呈现出更加复杂的特征，传统的故障诊断方法如振动分析法、温度监测法等，在面对微弱故障信号和强背景噪声干扰时，诊断准确性和效率受到限制。因此，研究新的轴承故障诊断技术，提高对复杂故障信号的处理能力，成为当前机械故障诊断领域的研究热点。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在轴承故障诊断领域开展了大量研究工作。在传统方法方面，基于振动信号的时域、频域分析方法被广泛应用。例如，通过计算振动信号的均值、方差、峭度等时域指标，或利用傅里叶变换分析信号的频谱特征，判断轴承是否存在故障。然而，这些方法在处理复杂故障信号时，难以有效提取微弱故障特征。

近年来，随着信号处理和机器学习技术的发展，出现了许多新的诊断方法。基于小波变换、经验模态分解（EMD）等时频分析方法，能够将时域信号转换到时间 - 频率域，更直观地展示信号的时频特征，在一定程度上提高了故障诊断的准确性。但小波变换存在基函数选择困难的问题，EMD 方法则可能出现模态混叠现象。在机器学习领域，支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等算法被应用于轴承故障诊断。通过提取故障信号特征作为输入，训练分类模型实现故障识别。但这些方法依赖于人工提取的特征，特征提取的质量直接影响诊断结果，且模型训练过程较为复杂，计算成本较高。

快速稀疏辅助信号分解与非凸增强技术在信号处理和故障诊断领域展现出良好的应用潜力。快速稀疏辅助信号分解能够有效分离信号中的不同成分，非凸增强可以突出微弱故障特征，为轴承故障诊断提供了新的思路。但目前将这两种技术结合应用于轴承故障诊断的研究相对较少，仍需进一步深入探索。

二、快速稀疏辅助信号分解原理

2.1 稀疏信号表示理论基础

2.3 在轴承故障信号处理中的应用

在轴承故障诊断中，快速稀疏辅助信号分解算法能够将轴承故障信号中的故障特征成分、正常振动成分以及噪声成分有效分离。对于滚动轴承，当出现内圈故障、外圈故障或滚动体故障时，其振动信号会包含特定频率成分的故障特征。通过快速稀疏辅助信号分解，可将这些故障特征成分从复杂的原始信号中提取出来，为后续的故障诊断提供清晰的信号基础。例如，在轴承内圈故障时，故障特征频率与轴承的转速、滚动体个数等参数相关，分解后的信号能够突出该频率成分，便于后续分析和识别。

三、非凸增强算法

3.1 非凸函数特性与优势

3.3 故障特征强化效果分析

通过非凸增强算法处理后，轴承故障信号中的微弱特征得到显著强化。以滚动轴承外圈故障为例，在原始信号中，外圈故障特征频率成分可能被背景振动和噪声所掩盖，经过非凸增强后，该故障特征频率成分的幅值明显增大，在频谱图上更加突出。通过对比增强前后的信号时频图或频谱图，可以直观地看到故障特征的强化效果。同时，从定量分析角度，计算增强前后信号的相关特征指标（如峭度、能量比等），发现增强后的信号特征指标值发生明显变化，更能反映轴承的故障状态，为后续的故障识别提供了更可靠的依据。

四、基于快速稀疏辅助信号分解与非凸增强的轴承故障诊断模型

4.1 模型架构

基于快速稀疏辅助信号分解与非凸增强的轴承故障诊断模型主要包括信号采集、快速稀疏辅助信号分解、非凸增强、特征提取和故障识别五个部分，如图 1 所示。首先，通过传感器（如加速度传感器、振动传感器）采集轴承运行过程中的振动信号。然后，将采集到的原始信号输入快速稀疏辅助信号分解模块，分离出故障特征成分。接着，对分解得到的故障特征成分进行非凸增强处理，强化故障特征。之后，从增强后的信号中提取有效的故障特征，如时域特征（均值、方差、峭度等）、频域特征（故障特征频率幅值、能量分布等）以及时频域特征（小波能量熵、边际谱特征等）。最后，将提取的特征输入故障识别模块，利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）或模式识别方法（如模板匹配、聚类分析等）进行故障类型和程度的识别。

4.2 特征提取与选择

在特征提取环节，综合考虑轴承故障信号的时域、频域和时频域特征。在时域方面，计算信号的均值、方差、峭度、峰值指标等，这些指标能够反映信号的整体强度和波动特性。例如，峭度对冲击性故障敏感，当轴承出现故障时，峭度值会显著增大。在频域方面，通过傅里叶变换得到信号的频谱，提取故障特征频率及其幅值、能量等信息。对于滚动轴承，不同类型的故障具有特定的故障特征频率，如内圈故障频率、外圈故障频率和滚动体故障频率等。在时频域方面，采用小波变换、短时傅里叶变换等方法将信号转换到时间 - 频率域，提取时频图像的能量熵、边际谱特征等。这些时频域特征能够更全面地描述信号的时变特性，对于复杂故障信号的分析具有重要意义。

在特征选择阶段，为了减少特征维度，提高故障识别效率和准确性，采用特征选择算法（如 ReliefF 算法、互信息算法等）对提取的特征进行筛选。ReliefF 算法通过计算特征与类别之间的相关性和特征之间的差异性，评估特征的重要性，选择重要性较高的特征作为故障识别的输入。互信息算法则基于信息论原理，计算特征与故障类别之间的互信息值，选择互信息值较大的特征。通过特征选择，去除冗余和无关特征，保留最能反映轴承故障状态的特征子集。

4.3 故障识别方法

故障识别模块采用支持向量机（SVM）算法进行故障类型和程度的分类。SVM 是一种基于统计学习理论的分类方法，具有良好的泛化能力和较高的分类准确率。对于轴承故障诊断问题，将提取和选择后的特征向量作为 SVM 的输入，故障类型和程度作为输出标签。在训练阶段，利用已知故障类型和程度的轴承样本数据对 SVM 模型进行训练，通过调整模型参数（如核函数类型、惩罚因子等），优化模型性能。在测试阶段，将待诊断的轴承特征向量输入训练好的 SVM 模型，模型输出预测的故障类型和程度。除了 SVM 算法，还可以采用其他机器学习算法（如随机森林、神经网络等）或模式识别方法进行故障识别，通过对比不同方法的诊断结果，选择最优的故障识别方法。

五、结论

本文提出的基于快速稀疏辅助信号分解与非凸增强的轴承故障诊断方法，通过快速稀疏辅助信号分解有效分离轴承故障信号成分，利用非凸增强算法强化微弱故障特征，结合合理的特征提取和故障识别方法，实现了高精度的轴承故障诊断。实验结果表明，该方法相比传统诊断方法，能够更准确地识别轴承故障类型和程度，在模拟实验和实际工程应用中均表现出良好的性能。未来的研究可以进一步优化算法，提高计算效率，探索该方法在其他机械故障诊断领域的应用，为机械设备的状态监测与维护提供更强大的技术支持。