改进的稀疏周期组Lasso用于轴承故障诊断附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-06-27 10:15:00 发布

阅读量297

点赞数 4

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 数据结构算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/148947237

✅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

在工业设备安全稳定运行的关键。传统轴承故障诊断方法在处理复杂信号时存在一定局限性，本文提出一种改进的稀疏周期组 Lasso 算法用于轴承故障诊断。通过对传统稀疏周期组 Lasso 算法的优化，增强其对轴承故障特征的提取能力，结合实际轴承振动信号数据进行实验。结果表明，改进算法相比传统算法能够更准确地识别轴承不同故障类型，有效提升了轴承故障诊断的准确率和可靠性，为工业设备轴承故障诊断提供了新的有效途径。

关键词

稀疏周期组 Lasso；轴承故障诊断；特征提取；故障识别

一、引言

轴承作为机械设备中不可或缺的关键部件，其运行状态直接影响整个设备的性能和可靠性。在工业生产中，轴承长时间处于复杂的工作环境，承受交变载荷、高温、磨损等多种因素影响，容易发生故障。一旦轴承出现故障，不仅会导致设备停机，造成生产损失，还可能引发严重的安全事故。因此，准确、及时地对轴承进行故障诊断，提前发现潜在故障并采取相应措施，对于保障工业设备的安全稳定运行、提高生产效率、降低维护成本具有重要意义。

传统的轴承故障诊断方法主要包括振动分析法、温度监测法、油液分析法等。其中，振动分析法因能够直观反映轴承运行状态且易于实现，成为应用最为广泛的方法之一。基于振动信号的故障诊断通常需要对信号进行特征提取，再利用模式识别技术进行故障类型识别。然而，轴承振动信号往往具有非线性、非平稳性以及噪声干扰大等特点，传统的特征提取方法，如傅里叶变换、小波变换等，在处理复杂信号时，难以有效提取故障特征，导致诊断准确率不高。近年来，基于机器学习和深度学习的故障诊断方法取得了一定进展，但这些方法通常需要大量的标注数据，且模型训练复杂，在实际应用中存在一定局限性。

稀疏周期组 Lasso（Sparse Cyclic Group Lasso，SCGL）是一种结合了稀疏性和周期性约束的特征选择方法，在信号处理和故障诊断领域展现出一定潜力。它能够在提取信号周期特征的同时，实现特征的稀疏选择，有效去除冗余信息。但传统的稀疏周期组 Lasso 算法在处理轴承故障信号时，仍存在特征提取不充分、对微弱故障特征敏感度低等问题。为解决这些问题，本文提出一种改进的稀疏周期组 Lasso 算法，通过优化算法的约束条件和求解过程，增强其对轴承故障特征的提取能力，提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。

二、稀疏周期组 Lasso 原理

三、改进的稀疏周期组 Lasso 算法

四、结论与展望

（一）结论

本文提出一种改进的稀疏周期组 Lasso 算法用于轴承故障诊断，通过自适应正则化参数调整和动态周期组划分，增强了算法对轴承故障特征的提取能力。实验结果表明，改进算法相比传统算法和其他对比方法，能够更准确地识别轴承不同故障类型，有效提升了故障诊断的准确率和稳定性。该算法为工业设备轴承故障诊断提供了一种新的有效方法。

（二）展望

尽管改进的稀疏周期组 Lasso 算法在轴承故障诊断中取得了较好的效果，但仍存在一些需要进一步研究的问题。未来可以考虑将该算法与深度学习方法相结合，进一步提高故障诊断的自动化程度和准确性。同时，探索算法在其他机械设备故障诊断中的应用，拓展其应用范围。此外，还可以研究如何进一步优化算法的计算效率，使其更适用于实时在线故障诊断。