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基于SWOMP算法的轴承-转子系统故障特征提取

徐浚之  赵俊潇  侯磊  梁廷伟  
【摘要】:针对正交匹配追踪(OMP)算法计算效率低的缺陷,提出了一种基于分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法的轴承-转子系统故障特征提取方法。SWOMP算法通过设定门限阈值,批量筛选原子,减少了求解时的迭代次数,同时门限阈值由弱选择策略确定,增强了其合理性。以Laplace小波作为原子,通过相关滤波法求取最优小波原子,并构造过完备冗余字典;运用SWOMP算法求解稀疏表示系数,结合字典重构原始信号,实现瞬态冲击成分的稀疏表示;通过希尔伯特共振解调法对重构信号进行包络分析,提取故障特征频率及归一化振幅。采用仿真算例进行分析,结果表明:相较于传统的时频分析方法,SWOMP算法构造的时频图具备更高的时频分辨率,能够更为准确地辨识出瞬态冲击的发生时刻和频率信息;通过对比分析多种贪婪算法的稀疏表示重构效果,发现相较于其它贪婪算法,SWOMP算法计算速度更快,稀疏表示重构成功率更高,当信号的复杂程度较高时,优势尤为明显。通过轴承-转子系统实验算例分析,发现本方法能够有效提取内圈故障和外圈故障特征频率的基频、二倍频以及三倍频,验证了本方法对于轴承-转子系统故障特征提取的有效性。

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