基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究

作者：钱子君,吴波,于剑峰,等 日期：2022-12-20/span> 浏览：1236 查看PDF文档

摘要:针对轴承故障诊断方法存在数据存储、传输、处理效率低,以及模型参数量大导致资源浪费、故障诊断精度低等问题,在基于改进的分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法的基础上,针对SWOMP算法存在重构精度低的问题,在SWOMP算法中引入S形函数与对原子支撑集的二次选择过程,提出了一种基于S形二次分段弱正交匹配追踪(SQSWOMP)算法的轴承实时故障诊断方法。首先,采用滑动移窗,将轴承历史数据分割成矩阵,得到了其初始字典,用改进的KSVD算法建立了过完备字典;然后,将SQSWOMP算法与训练好的过完备字典结合,重构了轴承的实时振动信号;最后,利用字典可以有效对特定状态信号进行稀疏分解,而对其他状态信号不能稀疏分解的特点,对重构信号进行了分类。研究结果表明:相比于其他匹配追踪算法,SQSWOMP算法在重建精度和效率方面具有优势,解决了SWOMP算法重建精度低的问题;在不需要消耗大量存储、传输资源的情况下,采用SQSWOMP算法可将正常、内圈、外圈、滚动体故障诊断准确率提升2.17%、23.46%、17.30%、18.38%,且其准确率也优于其他方法,为轴承的实时故障诊断提供了便利。

关键词:分段弱正交匹配追踪算法;S形二次分段弱正交匹配追踪算法;压缩感知理论;信号重构;稀疏表示;改进贪婪算法

中图分类号:TH133.33
文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)10-1333-13

本文引用格式:

钱子君,吴波,于剑峰,等.基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究［J］.机电工程,2022,39(10):1333-1344,1355.

QIAN Zi-jun, WU Bo, YU Jian-feng, et al. Bearing real-time fault diagnosis based on SQSWOMP algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2022,39(10):1333-1344,1355.