基于GST的变速机械故障信号稀疏特征提取方法

摘要：

为提取强噪声背景下的变速旋转机械设备的冲击故障特征,提出了一种基于广义S变换的稀疏特征提取方法.首先,通过多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,MGST)搜索每次迭代过程中的最佳原子,多分辨率广义S变换可以得到信号不同尺度下的归一化时频谱,并从中找出能量最大值及其所对应的时频因子,根据故障冗余字典的构建模型可得到冲击成分的最佳匹配原子.其次,结合正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP),计算出信号在原子集合下的投影,由于采用了基于多分辨率广义S变换的原子搜索策略,大幅度提高了OMP的分解效率.最后,根据稀疏表示中第一个冲击信号的出现时刻,可依次计算出冲击信号在变速情况下的出现时刻理论值,通过与实测值的比较,实现变速机械的故障诊断.仿真和实例分析结果表明,该方法比传统OMP方法和广义S变换具有更高的计算效率和定位精度.

关键词：特征提取、广义S变换、稀疏分解、正交匹配追踪

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.7

资助基金：武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金资助项目znxx2018QN05;湖北省教育厅科研计划资助项目B2016006

在线出版日期：2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：603-608