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 2025-12-03 22:33:21 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 22:33:21 发布 · 418 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #算法 #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在机械设备故障诊断领域，轴承作为核心传动部件，其运行状态直接影响设备的可靠性与安全性。轴承故障在早期阶段往往表现为微弱的冲击信号，而这类信号易被设备运行产生的强背景噪声、其他部件振动干扰所掩盖，导致传统诊断方法难以精准捕捉故障特征。快速稀疏辅助信号分解（Fast Sparse-Aided Signal Decomposition, FSASD）凭借其高效的信号分离能力，可从复杂干扰中提取潜在故障成分；非凸增强方法则能进一步放大微弱故障特征，提升信号辨识度。本文将从轴承故障信号特性出发，深入剖析快速稀疏辅助信号分解的原理与优势，阐述非凸增强方法的实现机制，构建 “分解 - 增强 - 诊断” 的完整技术路径，并结合应用案例验证其有效性，为轴承早期故障诊断提供高效解决方案。

一、轴承故障信号的特性与诊断难点

轴承在运行过程中，若出现内圈剥落、外圈裂纹、滚动体磨损等故障，会在故障接触瞬间产生周期性冲击振动，这类冲击信号是判断轴承故障类型与严重程度的核心依据。然而，实际工况下的轴承振动信号具有复杂性与微弱性两大特征，给故障诊断带来显著挑战。

（二）传统诊断方法的局限性

傅里叶变换的不足：傅里叶变换仅能获取信号的整体频率分布，无法反映频率随时间的变化，对于非平稳故障信号，会出现 “频谱模糊” 现象。例如，当轴承转速轻微波动时，故障特征频率会在一定范围内漂移，傅里叶变换的固定频率分辨率无法捕捉这种动态变化，导致漏诊或误诊。

小波变换的缺陷：小波变换虽具备时频局部化能力，但小波基函数的选择依赖经验（如 db4、sym8 等小波基对不同故障信号的适应性差异较大），且分解层数过多时计算复杂度显著增加，难以满足实时诊断需求。此外，小波变换对强噪声的抑制能力有限，当噪声能量过高时，仍无法有效提取微弱故障特征。

经验模态分解（EMD）的短板：EMD 通过自适应分解将信号分解为固有模态函数（IMF），但其存在 “模态混叠” 问题（即一个 IMF 中包含多个频率成分，或多个 IMF 包含相同频率成分），导致故障特征分散在多个 IMF 中，难以集中提取。同时，EMD 的分解速度较慢，不适用于大规模数据或实时诊断场景。

正是由于轴承故障信号的复杂特性与传统方法的局限性，亟需一种兼具高效分解能力与强抗干扰性的信号处理技术 —— 快速稀疏辅助信号分解与非凸增强方法应运而生，为解决上述难题提供了新的技术思路。

二、快速稀疏辅助信号分解（FSASD）的原理与优势

快速稀疏辅助信号分解基于稀疏表征理论，通过引入辅助信号引导信号分解过程，实现从复杂干扰中高效分离故障特征成分。其核心思想是：利用故障信号的稀疏性（即故障冲击信号在特定变换域内仅少数系数非零）与辅助信号的先验信息（如故障特征频率、冲击波形），构建优化模型，快速求解得到纯净的故障成分与干扰成分。

三、非凸增强方法的实现机制与特征放大效果

尽管快速稀疏辅助信号分解可分离出故障成分，但早期轴承故障的冲击信号幅值仍然微弱，特征不够明显，难以直接用于故障识别。非凸增强方法通过构建非凸目标函数，对故障成分中的有用特征进行放大，同时抑制残留噪声与干扰，进一步提升故障信号的辨识度。其核心优势在于：相比传统线性增强方法（如滤波、增益调整），非凸增强可根据信号特征自适应调整增强强度，对故障冲击的放大作用更强，对噪声的抑制效果更优。