强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：在待测轴承座的水平方向与竖直方向分别安装加速度传感器，采集轴承的水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号；建立目标成本函数，通过交替方向乘子法迭代分别计算得到水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号的水平方向周期性故障脉冲信号及竖直方向周期性故障脉冲信号。本发明专利技术无须事先预知任何先验知识，可成功提取含噪信号中隐藏的未知周期脉冲的周期信息，脉冲分离准确性高、稳定性强。本发明专利技术能够大幅度降低背景工况与系统结构噪声的干扰，提取得到的故障周期性瞬时脉冲序列清晰，无混叠。

Periodic pulse sparse separation and diagnosis method of bearing fault under strong background noise

【技术实现步骤摘要】
强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法
本专利技术涉及一种机械故障诊断与信号处理方法，尤其是涉及一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法。
技术介绍
轴承作为旋转机械设备的关键零部件，广泛应用于各类商业与工业工程领域，如风力发电、汽车变速箱、高铁、船舶与航天发动机等。轴承在设备运转期间的健康状态监测关系到整机系统的性能、安全与寿命，准确及时的监测轴承服役时退化状态，对于系统的可靠运行、企业生产以及操作人员的生命安全具有极其重要的研究意义。通常，轴承元件存在局部故障时，如内圈点蚀、外圈剥落、滚珠磨损等，伴随着系统的运行会激起一系列周期性故障脉冲冲击信号，此周期性故障脉冲信号是轴承健康状态监测的关键信息。然而，在实际工程中，由于外界噪声的干扰与系统结构的影响等原因，有用的故障脉冲信号往往淹没在外界噪声中，因此，从实际观测信号中有效地分离出周期性故障脉冲信号是近年来机械故障诊断领域的难点。
技术实现思路
本专利技术的目的是：从实际观测信号中有效地分离出周期性故障脉冲信号。为了达到上述目的，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、在待测轴承座的水平方向与竖直方向分别安装加速度传感器，采集轴承的水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号；/n步骤2、建立目标成本函数：/n

【技术特征摘要】
1.一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在待测轴承座的水平方向与竖直方向分别安装加速度传感器，采集轴承的水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号；
步骤2、建立目标成本函数：



式中，表示待估计小波变换系数；ω表示小波变换系数；F(ω)表示目标成本函数；y表示步骤1获得的水平方向振动加速度信号或竖直方向振动加速度信号；λj表示时间尺度j下的正则化参数；变换系数x的连续小波变换为：ωj,k＝Wj,kx，式中，Wj,k为平移尺度j与时间尺度k下的小波变换，y＝Ax+w，A表示带Toeplitz矩阵，w表示背景噪声或干扰分量；aj表示罚函数尺度系数；φ(ωj,k；aj)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆，梁越昇，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：上海;31