振动与冲击2021,Vol.40Issue(23) :288-294.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.23.038

基于小波包频带稀疏编码的非完备信息条件下轴承状态识别

Bearing state recognition based on sparse coding for wavelet packet frequency bands without complete prior knowledge

马云飞 贾希胜 胡起伟 郭驰名 邢鹏
振动与冲击2021,Vol.40Issue(23) :288-294.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.23.038

基于小波包频带稀疏编码的非完备信息条件下轴承状态识别

Bearing state recognition based on sparse coding for wavelet packet frequency bands without complete prior knowledge

马云飞 1贾希胜 2胡起伟 2郭驰名 2邢鹏2
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作者信息

  • 1. 武警士官学校军械系,杭州310023;陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系,石家庄050003
  • 2. 陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系,石家庄050003
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摘要

针对传统稀疏编码不够精细的问题,提出一种小波包频带稀疏编码算法.首先对原始信号进行小波包分解和最优频带选择,对每个最优频带分别训练一个过完备稀疏字典,并将待测试信号每个频带的压缩重构误差作为新的稀疏编码,利用灰色B型绝对关联度降维得到最终退化特征.考虑到轴承正常运行状态和严重摩擦状态容易识别,建立基于上述两种状态的非完备信息条件下轴承退化状态评估模型,根据设定好的门限值设置预警线.利用公开轴承全寿命数据进行仿真分析,发现新的稀疏编码特征其预警线临界点早于传统稀疏编码特征,从而能够更早发布故障报警.此外,对新稀疏编码算法的判别性、抗噪性和时间复杂度进行了研究.

关键词

稀疏编码/灰色B型绝对关联度/退化状态识别/轴承/压缩感知

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基金项目

国家自然科学基金(71871220)

出版年

2021
振动与冲击
中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.898
ISSN:1000-3835
被引量4
参考文献量4
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