【轴承故障诊断】一种用于轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习（SBL），两种群稀疏学习算法来提取故障脉冲附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、轴承故障诊断的核心挑战

轴承故障（如内圈、外圈、滚动体损伤）会产生周期性冲击脉冲，但实际信号常受强噪声、复杂工况（如变转速、负载波动）干扰，导致脉冲特征淹没。传统方法（如包络分析、小波变换）依赖先验知识，对低信噪比（SNR）信号效果有限。稀疏贝叶斯学习（SBL）通过信号稀疏表示，从噪声中重构故障脉冲，而群稀疏性和周期性是提升诊断精度的关键特征。

二、算法 1：仅利用故障脉冲群稀疏性的 SBL 算法

1. 群稀疏性原理

• 物理意义

  ：轴承故障脉冲在时间域呈成簇分布（如每个旋转周期内出现一次或多次冲击），在稀疏表示域中对应群组非零系数（同一组内系数同时为零或非零）。

• 数学建模

  ：

2. 算法实现流程

3. 关键优势

• 利用脉冲空间簇状分布特性，抑制随机噪声，提升低 SNR 下的脉冲检测能力。

• 无需精确已知故障周期，通过群稀疏性自适应捕捉成簇脉冲。

三、算法 2：结合群稀疏性与周期性的 SBL 算法

1. 周期性约束引入

2. 算法改进点

3. 关键优势

• 利用周期性先验增强脉冲规律性，进一步抑制非周期干扰（如随机振动、背景噪声）。

• 可同时估计故障周期T与脉冲幅值，适用于变转速场景（通过时频字典自适应调整周期）。

四、工程应用流程

1. 诊断步骤

2. 硬件实现建议

• 嵌入式平台

  ：采用 DSP（如 TI TMS320C6748）或 FPGA 实现 SBL 迭代，利用并行计算加速矩阵运算。

• 实时性优化

  ：预计算字典原子，采用稀疏矩阵存储技术减少内存占用。

五、总结与展望

• 算法 1

  通过群稀疏性捕捉脉冲簇，适用于脉冲分布规律较弱的场景；算法 2引入周期性约束，进一步提升强噪声下的诊断精度，尤其适合稳定转速工况。

• 未来方向

  ：

  1. 融合深度学习（如稀疏自编码器）自动构造字典，替代人工设计；

  2. 开发多尺度群稀疏模型，适应宽频带故障信号；

  3. 研究在线自适应 SBL 算法，实时跟踪转速变化与故障发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 成萍,姜义成,许荣庆.一种新的基于稀疏贝叶斯学习的ISAR成像方法[J].哈尔滨工业大学学报, 2007, 39(5):3.DOI:10.3321/j.issn:0367-6234.2007.05.013.

[2] 张宇,景鑫磊,蒋忠进.一种基于稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计算法[J].雷达科学与技术, 2024(001):022.DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2024.01.006.

[3] 孙莉,李静,李继云,等.基于稀疏贝叶斯极限学习机的光伏电站设备故障诊断研究[J].太阳能学报, 2020, 41(8):6.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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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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