【故障诊断】复合轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与复合轴承故障诊断的核心挑战

轴承作为旋转机械的核心传动部件，其运行状态直接决定设备可靠性。在实际工况中，轴承故障并非单一模式 —— 受载荷波动、润滑失效、安装偏差等因素影响，复合故障（如内圈剥落 + 滚动体磨损、外圈裂纹 + 保持架松动）占比超 60%，且故障特征存在严重耦合与干扰，导致传统诊断方法难以精准识别。

传统轴承故障诊断方法存在三大局限：

1. 特征提取鲁棒性不足：基于小波变换、经验模态分解（EMD）的特征提取方法，易受噪声干扰，难以从强背景噪声中分离复合故障的微弱特征；

1. 多故障解耦能力弱：支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等分类模型，对多故障耦合的特征空间适应性差，易出现 “误判”（如将内圈 + 滚动体复合故障判定为单一内圈故障）；

1. 小样本适应性差：工业场景中复合故障样本稀缺，传统数据驱动方法因依赖大量标注样本，诊断精度大幅下降。

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL） 凭借其稀疏建模能力与贝叶斯框架的概率解释优势，为复合轴承故障诊断提供新路径：

• 稀疏性：可自动筛选对故障敏感的关键特征，剔除冗余与噪声干扰，适配复合故障的 “稀疏特征分布”；

• 概率建模：通过贝叶斯先验引入故障的物理先验知识（如故障特征频率分布），提升小样本下的诊断鲁棒性；

• 多任务扩展：可通过多输出稀疏贝叶斯模型，实现多故障模式的同步解耦与识别。

二、复合轴承故障的特征机理与稀疏贝叶斯学习基础

四、结论与优化方向

（一）研究结论

1. 稀疏贝叶斯学习（SBL）通过 ARD 先验实现复合轴承故障特征的稀疏筛选，维度压缩率超 80%，有效剔除噪声与冗余特征，提升特征鲁棒性；

1. 多输出 SBL（MOSBL）可实现多故障模式的独立稀疏建模与同步解耦，复合故障准确率达 93.2%，显著优于传统方法；

1. 贝叶斯框架的概率建模能力，使 MOSBL 在小样本场景下仍保持 90.1% 的准确率，适配工业现场复合故障样本稀缺的需求。

（二）未来优化方向

1. 动态故障诊断扩展：当前方法基于静态样本，未来可结合变分贝叶斯滤波，构建动态稀疏贝叶斯模型，实现轴承复合故障的在线实时诊断；

1. 多传感器信息融合：融合振动、温度、声学信号，通过多模态稀疏贝叶斯学习，进一步提升复合故障的识别鲁棒性（如温度信号辅助区分 “磨损型” 与 “剥落型” 复合故障）；

1. 先验知识深度融合：将轴承的疲劳寿命模型、故障演化机理等物理知识融入贝叶斯先验，构建 “物理 + 数据驱动” 的混合模型，提升极端工况（如高速、重载）下的诊断精度；

1. 模型轻量化部署：通过稀疏贝叶斯压缩感知简化模型参数，降低计算复杂度，实现嵌入式设备（如边缘传感器）的轻量化部署，满足工业现场实时性需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 苑进.贝叶斯学习框架下非线性制造过程建模及多目标优化关键技术研究[D].上海大学,2008.DOI:CNKI:CDMD:1.2008.198509.

[2] 孙晓燕,常发亮.梯度特征稀疏表示目标跟踪[J].光学精密工程, 2013, 021(012):3191-3197.

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