本文關(guān)鍵詞：基于壓縮信息特征提取的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：壓縮感知作為一種新型壓縮采樣方法,利用信號稀疏特性以遠低于奈奎斯特采樣定理的采樣速率壓縮采集信號,減小數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲的硬件壓力�；趬嚎s感知框架下壓縮采集的信號,提出了一種滾動軸承故障診斷新方法。該方法選擇部分hadamard矩陣作為測量矩陣,將峭度因子、方差、波形因子作為敏感特征參量,不重構(gòu)壓縮測量量,直接利用壓縮采集信息,提取敏感特征,然后通過PSO-SVM算法進行模式識別從而實現(xiàn)故障診斷。研究結(jié)果表明,在一定壓縮比范圍內(nèi),利用該方法能夠在降低平均采樣速率的同時用更少的數(shù)據(jù)量表現(xiàn)故障特征,實現(xiàn)滾動軸承故障診斷。
【作者單位】： 燕山大學河北省測試計量技術(shù)及儀器重點實驗室;北京精密機電控制設(shè)備研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51575472) 河北省自然科學基金資助項目(E2015203356) 河北省高等學校科學研究計劃資助重點項目(ZD2015049) 河北省留學人員科技活動擇優(yōu)資助項目(C2015005020)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言故障診斷過程中,可靠的信息獲取是故障診斷的前提,提取故障特征是故障診斷的必要條件[1]。傳統(tǒng)采樣過程必須符合Shannon-Nyquist采樣定理,即采樣頻率不低于采樣信號最高頻率的二倍。這樣,采樣頻率僅由所采集信號頻帶決定,高頻帶信息采集受硬件限制、成本昂貴,且會產(chǎn)生海

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本文編號：1267445