壓縮感知利用與稀疏基相獨(dú)立的觀測矩陣將具有稀疏結(jié)構(gòu)的高維度信號(hào)投影到低維子空間,對(duì)于信號(hào)的壓縮和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系數(shù)矩陣的獲得對(duì)于分析的結(jié)果有決定性的影響。稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(sparse bayesian learning,SBL)算法能極大地提高信號(hào)稀疏分解的精度,提出了一種改進(jìn)的基于時(shí)空稀疏貝葉斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信號(hào)降噪算法。首先給出了多通道壓縮感知理論模型,然后通過自適應(yīng)過完備字典求取信號(hào)的稀疏基矩陣,最后提出基于STSBL的多通道理論模型獲取多通道稀疏系數(shù)矩陣,從而實(shí)現(xiàn)多通道機(jī)械故障信號(hào)的有效降噪以及特征成分的精確重構(gòu)。分別通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承內(nèi)圈故障信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果表明提出的方法有很好的降噪效果,同時(shí)能成功地提取信號(hào)的故障特征信息。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020年09期 北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

基于時(shí)空稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的多通道降噪方法流程圖

為了說明提出的方法對(duì)于實(shí)測信號(hào)的降噪性能，在現(xiàn)場采集風(fēng)力發(fā)電機(jī)后軸承數(shù)據(jù)用于分析。該風(fēng)機(jī)為功率1.5MW的直驅(qū)式永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)，其滾動(dòng)軸承在運(yùn)行的過程中出現(xiàn)了內(nèi)圈故障。該風(fēng)力發(fā)電機(jī)組主要部件及傳感器測點(diǎn)布置，如圖3所示。圖中：1H—主軸承水平方向；1V—主軸承垂直方向；1A—主軸承軸向方向�，F(xiàn)場檢測的照片，如圖4所示。圖4 現(xiàn)場測試照片

為了驗(yàn)證自適應(yīng)過完備字典的優(yōu)勢，選用離散余弦變換（DCT）字典作為對(duì)比分析。在訓(xùn)練過程中，從20個(gè)源信號(hào)中任意選取10通道信號(hào)以數(shù)據(jù)長度為200進(jìn)行切割，得到200個(gè)原子，隨后以此為樣本進(jìn)行字典訓(xùn)練，獲得各自的字典，最后分別利用兩種字典結(jié)合STSBL方法對(duì)剩余的10通道信號(hào)隨機(jī)抽取兩個(gè)通道進(jìn)行重構(gòu)去噪，并對(duì)比降噪效果。同時(shí)為了驗(yàn)證提出方法的有效性，選用WT對(duì)抽取的兩個(gè)通道信號(hào)分別進(jìn)行處理，比較它們的降噪效果。各方法的分析結(jié)果，如圖2所示。其中，抽取其中兩個(gè)通道含噪信號(hào)的頻域圖，如圖2(a）所示。WT處理的結(jié)果，如圖2(b）所示�；贒CT字典和STSBL處理的結(jié)果，如圖2(c）所示�；谧赃m應(yīng)過完備字典和STSBL處理的結(jié)果，如圖2(d）所示。由圖2(a）可發(fā)現(xiàn)，原始信號(hào)頻譜圖中雖然可以找到特征頻率的諧波頻率，但是調(diào)制成分幾乎被強(qiáng)噪聲所淹沒，導(dǎo)致故障特征難以識(shí)別。圖2(b）是WT的處理結(jié)果頻譜圖，可以觀察到故障特征頻率和其諧波頻率以及簡諧成分，但是調(diào)制邊頻成分依然不完整，且存在很多由紅色圓圈標(biāo)記峰值較高的難以解釋的干擾頻率成分，導(dǎo)致了不能準(zhǔn)確的判斷故障類型。而從圖2(c）通過提出的方法處理后，內(nèi)圈故障特征頻率和其各諧波頻率以及對(duì)應(yīng)的調(diào)制邊頻都非常清晰，同時(shí)雖存在一些干擾頻率成分，但是可以看出它們的峰值均較小，對(duì)于故障的確定幾乎沒有影響，此外，相比較其他兩種方法，這里方法的降噪效果非常明顯。因此，提出的基于自適應(yīng)過完備字典和STSBL的方法具有良好的降噪效果，能準(zhǔn)確的提取浮躁信號(hào)中的故障特征成分。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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