【技术实现步骤摘要】
基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法
本专利技术涉及轴承故障诊断领域，特别涉及基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法。
技术介绍
滚动轴承作为旋转机械的关键机械部件，被广泛应用于各种工业领域，其运行状态监测与故障诊断对于保证装备可靠性、避免安全事故具有重要的意义。然而，实际工程中，由于轴承故障特性信息往往被强背景噪声及其他不稳定成分所淹没，轴承故障特征信息的提取成了一项艰巨的任务。信号的稀疏表示是在过完备原子字典中对信号进行分解，相较于传统基于基分解的信号分析方法，如：短时傅里叶变换、小波变换等，稀疏表示具有多项优点：(1)满足信号稀疏表示的需要，信号中包含的有用信息将集中在少数原子上，有利于信息的提取；(2)满足信号自适应表示的需要，稀疏可以自适应地从过完备字典中选择与信号内在结构最佳匹配的原子来表示信号；(3)能有效揭示非平稳信号的时频特性，只要过完备字典中的原子具有很好的时频聚集性，利用这些原子即可有效揭示信号的非平稳特性。因为这些优点，信号稀疏表示近年来成为了信号及图像处理领域的一项研究热点，研究主要集中在两点：如何构造出于信号内在结构最佳匹配的...
【技术保护点】
1.基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法，其特征在于，根据轴承故障振动信号特征构建原子字典，将优化算法融入OMP方法中，通过优化算法在字典中自适应地获得与待分析信号最佳匹配的原子，利用所获的原子对信号进行重构，然后对重构信号进行包络分析，进而实现轴承故障特征的准确提取与故障类型的精确辨识。
【技术特征摘要】
1.基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法，其特征在于，根据轴承故障振动信号特征构建原子字典，将优化算法融入OMP方法中，通过优化算法在字典中自适应地获得与待分析信号最佳匹配的原子，利用所获的原子对信号进行重构，然后对重构信号进行包络分析，进而实现轴承故障特征的准确提取与故障类型的精确辨识。2.如权利要求1所述的基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法，其特征在于，将WOA优化算法融入OMP方法中，通过WOA优化算法在字典中自适应地获得与残余信号最佳匹配的原子。3.如权利要求2所述的基于自适应原子字典OMP的轴承故障诊断方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集轴承的振动信号f；步骤2：指定OMP方法的分解次数m；步骤3：初始化残余信号R0f，即令R0f＝f，指定原子字典参数的取值范围，并初始化WOA优化算法；步骤4，利用WOA优化算法搜索与当前残余信号Rnf最佳匹配的原子原子为与当前残余信号内积最大的原子，n为OMP方法的当前分解次数；步骤5，对原子进行正交化处理，得到原子un；步骤6，计算当前残余信号Rnf在原子un上的投影；步骤7，判断OMP算法是否满足分解终止条件，若满足，则进入步骤8；否则利用步骤6求得的投影以及当前残余信号Rnf得到下一次的残余信号R...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗强，张新，刘慧宇，张恒，曾小飞，莫贞凌，王磊，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
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