【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断。
技术介绍
1、随着工业自动化程度的不断提高，轴承在各种机械设备中广泛应用。然而，由于长期运行和外部因素的影响，轴承可能会发生故障，导致设备性能下降甚至损坏。因此，及时、准确地诊断轴承故障对于维护工业设备的正常运行至关重要。然而，振动信号受到多种干扰因素影响，如速度波动、滚动体滑动、传感器测量方向上的载荷分布，以及冲击力的周期性变化，导致信号呈非平稳状态，并伴随强背景噪声。这些问题导致了轴承故障诊断的准确性和效率相对较低，限制了设备运行的稳定性和可靠性。
2、传统的信号处理方法如傅里叶变换、小波变换、时频分析和包络分析等在处理这种复杂非平稳振动信号时存在局限。模态分析需要准确的边界条件和传感器布置，不适用于所有振动系统。同时，如hilbert-huang变换、奇异谱分析和最大相关峰度反卷积等方法在处理大数据量时计算复杂、耗时大。为了克服以上问题并从干扰中提取出周期性脉冲，本方法引入组稀疏学习算法。该算法基于信号中的组稀疏性假设，能够有效分离故...
【技术保护点】
1.一种基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中，加速度传感器连接到具有磁性基底的壳体上，并放置于电机驱动端位置进行采集。
3.如权利要求1所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2.2中，还通过Gamma先验约束故障脉冲信号的稀疏性。
5.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1中，加速度传感器连接到具有磁性基底的壳体上，并放置于电机驱动端位置进行采集。
3.如权利要求1所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2.2中，还通过gamma先验约束故障脉冲信号的稀疏性。
5.如权利要求3所述的基于组稀疏学习算法与随机森林的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2.4中，迭代计算后验分布的kl散度值。
6.如权利要求1所述的基...
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