【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

复合轴承（如滚动轴承与滑动轴承组合、多滚动体复合结构轴承）作为旋转机械的核心传动部件，其故障具有 “多故障耦合、特征重叠、干扰噪声强” 的特点 —— 例如外圈磨损与滚动体剥落可能同时发生，两者的振动特征在时域、频域中相互叠加，传统故障诊断方法（如傅里叶变换、小波分析）难以有效分离特征，导致诊断精度低、误判率高。稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL） 凭借其在 “高维数据稀疏建模、强噪声鲁棒性、小样本特征提取” 上的独特优势，为复合轴承故障诊断提供了高效解决方案，可实现多故障特征的精准分离与故障类型的快速识别。

一、复合轴承故障特性与诊断核心难点

二、稀疏贝叶斯学习的核心原理与诊断适配性

三、基于稀疏贝叶斯学习的复合轴承故障诊断实现流程

基于 SBL 的复合轴承故障诊断需经历 “信号预处理 - 稀疏特征提取 - 故障识别 - 性能验证” 四个核心步骤，具体流程如下：

四、技术优化与工程应用拓展

4.1 现有方法的瓶颈与改进方向

当前基于 SBL 的复合轴承故障诊断仍存在可优化空间：

• 字典矩阵构建的主观性：现有字典依赖人工选择基函数，对不同类型的复合轴承（如角接触球轴承、圆柱滚子轴承）适应性不足，未来可引入自适应字典学习（如 K-SVD 算法），通过数据驱动自动生成与故障特征匹配的基函数，提升字典的通用性；

• 多传感器信号融合不足：单一振动传感器难以全面捕捉复合轴承的故障信息，可结合声信号、温度信号构建多模态观测向量 

  y

  ，通过多任务稀疏贝叶斯学习（Multi-Task SBL）实现多源信号的协同特征提取，进一步提升诊断精度；

• 实时性有待提升：EM 算法的迭代过程需消耗一定计算资源，难以满足高速旋转机械（如航空发动机轴承，转速≥10000r/min）的实时诊断需求，可采用快速 SBL 算法（如 FISTA 加速迭代） 或硬件加速（如 FPGA 实现），将特征提取耗时缩短至 10ms 以内。

4.2 工程应用场景拓展

基于 SBL 的复合轴承故障诊断方法可广泛应用于以下工业领域：

1. 风电装备：风电主轴复合轴承（滚动轴承 + 滑动轴承组合）工作在复杂工况（风速波动、载荷冲击）下，故障易耦合，SBL 可实现早期故障的精准诊断，避免停机损失；

1. 轨道交通：列车轴箱复合轴承的故障会直接影响行车安全，SBL 在低信噪比（轨道振动噪声强）、小样本（故障样本稀缺）场景下的优势，可满足列车轴承在线监测与诊断需求；

1. 工业电机：电机端盖复合轴承的内圈、滚动体故障易与电磁噪声叠加，SBL 通过稀疏特征分离，可实现故障类型的快速识别，降低电机运维成本。

五、总结

基于稀疏贝叶斯学习的复合轴承故障诊断方法，以 “稀疏概率建模” 为核心，通过 ARD 先验实现多故障耦合特征的有效分离，借助贝叶斯框架提升强噪声鲁棒性，在小样本场景下仍保持高诊断精度，解决了传统方法难以应对的复合轴承故障诊断难题。通过自适应字典优化、多模态信号融合、实时性加速等改进方向，该方法可进一步拓展工程应用范围，为旋转机械的健康管理提供可靠的技术支撑，具有重要的学术价值与工程实用意义。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 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, 21(12):7.DOI:10.3788/OPE.20132112.3191.

[2] 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.

[3] 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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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

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