【摘 要】
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对轴承初始故障的长期监测会产生大量的信号,信号的传输和存储会对检测仪器带来压力,为了有效地解决数据传输、存储和发现轴承的初始故障,本文提出了一种综合的稀疏优化方法
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对轴承初始故障的长期监测会产生大量的信号,信号的传输和存储会对检测仪器带来压力,为了有效地解决数据传输、存储和发现轴承的初始故障,本文提出了一种综合的稀疏优化方法对轴承初始故障进行诊断。第一,对传统的交替方向乘子法(ADMM)进行有效的改进,改进后的ADMM结合压缩感知(CS)理论,实现了对大量轴承振动信号进行有效的稀疏、压缩和重构。第二,在对稀疏信号进行重构后,采用最小卷积熵(MED)处理重构后的振动信号,得到清晰的故障信息。第三,经过MED处理的信号采用样本熵、形态学均方幅值和均方根(RMS)分别发现轴承早期故障诊断,最后采用盒子图对比发现样本熵更能反映轴承的初始故障。实验结果表明,提出的稀疏优化方法能有效地识别轴承初期故障。⑴.通过基础追踪算法(BP)、正交匹配追逐算法(OMP)、交替方向乘子法(ADMM)和改进的ADMM算法对比,改进的ADMM不仅重构的信号精度高,而且保持原始信号的时频特点,能有效地对大量监测的信号进行处理,解决信号传输和存储。⑵.轴承的长期监测的信号是混合信号,包含大量的噪音,在对信号进行稀疏、压缩和重构之后,要用最小卷积熵进行有效的处理,去除噪声,有效的获得清晰的信号,然后通过样本熵、形态学均方幅值和均方根来发现轴承初始故障。
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