本文關(guān)鍵詞：盲解卷積和頻域壓縮感知在軸承復(fù)合故障聲學(xué)診斷的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)時(shí)域盲解卷積算法對(duì)單一故障機(jī)械聲信號(hào)有效,及傳統(tǒng)稀疏分量分析對(duì)聲信號(hào)分析失效等問(wèn)題,提出一種盲解卷積、形態(tài)濾波和頻域壓縮感知重構(gòu)的稀疏分量分析相結(jié)合的軸承復(fù)合故障聲學(xué)診斷方法。通過(guò)時(shí)域盲解卷積算法優(yōu)選分量結(jié)果,提取聲信號(hào)的沖擊成分。使用形態(tài)濾波濾除背景噪聲。使用模糊C均值聚類估計(jì)混合矩陣,重構(gòu)傳感矩陣,并運(yùn)用稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤基算法(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的頻域壓縮感知重構(gòu)分離信號(hào)。雙通道滾動(dòng)軸承故障聲信號(hào)分析結(jié)果表明該方法能夠有效分離和提取滾動(dòng)軸承故障特征。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 盲解卷積 形態(tài)濾波 頻域壓縮感知 軸承復(fù)合故障 聲學(xué)診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51265018,51405211)、人才科研啟動(dòng)(14118992) 云南省教育廳科學(xué)研究基金重大專項(xiàng)(ZD2013004)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH17;TH133.3
【正文快照】： 0前言*軸承作為機(jī)械設(shè)備中廣泛使用的一種傳動(dòng)部件,其故障診斷的研究最為活躍。目前,振動(dòng)診斷法在軸承、齒輪箱等故障診斷中理論最為成熟,也是應(yīng)用廣泛、效果顯著的一種診斷方法。事實(shí)上,聲學(xué)信號(hào)中含有大量設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息,通過(guò)對(duì)聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行分析處理,可以提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)

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本文編號(hào)：1008425