稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法技术

本发明专利技术属于工业控制系统中的性能评估与故障诊断领域，具体提供了稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，包括：获取待分解的快变混叠调频信号，计算所述快变混叠调频信号时间序列的分数阶数，构建目标成本函数模型，利用分裂布雷格曼迭代算法求解构建的目标成本函数模型，并依次解调得到快变混叠调频信号中的各个隐含固有模态分量及其时频图。本发明专利技术考虑原始模态频率交叉混叠信号的时间

【技术实现步骤摘要】
稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法


[0001]本专利技术属于信息处理科学与
，尤其涉及工业控制系统中的性能评估与故障诊断领域，具体是稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法。

技术介绍

[0002]目前，在工程实践中，非线性、非平稳、非高斯振动信号承载着机电装备（如大型减速机齿轮箱、核发电机组、汽轮机组）的服役状态与性能退化信息，振动信号处理（如滤波、降噪、重构等）与信号特征提取（如时域特征因子提取，频域特征因子提取等）是机电装备故障诊断、寿命预测以及智能运维的核心任务。
[0003]然而，由于设备内部结构复杂，导致测量振动信号各个成分相互叠加复杂，多源信号传递路径衰减与延迟，使故障信息来源辨识困难；外边载荷波动与工况随机复杂多变（如变载荷、变速）导致动态测量振动信号被严重污染，增加了故障分离的难度；内部故障激励与外部工况相互耦合，弱化了故障响应信号的动态特性，严重影响了故障振动信号的特征提取、故障分离及分类识别，使得装备故障诊断、寿命预测以及智能运维问题非常棘手。
[0004]在复杂多源异本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分解的快变混叠调频信号；计算所述快变混叠调频信号时间序列的分数阶数，构建目标成本函数模型；利用分裂布雷格曼迭代算法求解构建的目标成本函数模型，并依次解调得到快变混叠调频信号中的各个隐含固有模态分量和时频图。2.根据权利要求1所述的稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，所述快变混叠调频信号的模型表达式为： （1）式（1）中，为快变混叠调频信号，为快变混叠调频信号中的第个Chirp信号分量，K 为Chirp信号分量的个数。3.根据权利要求2所述的稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，所述计算所述快变混叠调频信号时间序列的分数阶数，构建目标成本函数模型的步骤包括：根据频率调制原理，调整快变混叠调频信号表达为：（2）式（2）中，第个Chirp信号分量的瞬时幅值，瞬时频率，初始相位为，为0均值高斯白噪声；为与的频率函数；幅值表示为：；幅值 表示为：；从信号观测分量中估计，构建所述目标成本函数模型表示为：
（3）式（3）中，为从观测分量去除估计分量后的剩余能量，为权重系数，p为分数阶数，λ1与λ2为正则化参数；双时间域矩阵包括矩阵D
t
与矩阵M
t
；双空间域矩阵包括矩阵D
s
与M
s
；矩阵D
t
，M
t
，D
s
与M
s
大小均为mn
×
mn，其中 m表示为通道数，n表示为每个通道的采样点数。4.根据权利要求3所述的稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，所述利用分裂布雷格曼迭代算法求解构建的目标成本函数模型，并依次解调得到快变混叠调频信号中的各个隐含固有模态分量和时频图的步骤包括；利用分裂布雷格曼迭代算法求解构建的目标成本函数模型，解调得到快变混叠调频信号中所有隐含分量的瞬时频率，得到原始快变混叠调频信号的瞬时时频图。5.根据权利要求3所述的稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，所述构建所述目标成本函数模型的具体步骤包括：利用Kronecker积方法构造双时间域矩阵D
t
与M
t
，空间域矩阵D
s
与M
s
，其中：；；；；其中，符号为Kronecker积；将式（3）构建的目标成本函数模型用约束矩阵形式可改写为：
ꢀꢀ
（4）式（4）中，对角矩阵，Ω为二阶微分算子；；
；； ；；利用重标极差法计算快变混叠调频信号的分数阶p。6.根据权利要求5所述的稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，其特征在于，所述利用重标极差法计算快变混叠调频信号的分数阶p的具体方法如下：快变混叠调频信号序列的Hurst指数值H可计算为：（5）式（5）中，R(n) 为数据重整化范围，S(n)为标准差，，H指数基...

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆，储利影，张亚苹，王海旭，唐燕宁，方梁菲，许良元，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：