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公开(公告)号:CN117030247A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310959103.X
申请日:2023-08-01
Applicant: 厦门大学
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 一种约束周期性的重加权稀疏正则化齿轮箱故障诊断方法,涉及齿轮箱故障诊断。1)生成稀疏字典,借助正则化转化为求解稀疏系数的最小化问题;利用GMC作为惩罚函数,引入对稀疏系数的加权矩阵得到加权GMC正则化模型;2)采用SEHPS得到瞬态冲击的周期估计值;3)基于瞬态冲击的周期估计值构造直流偏移正弦函数;确定其初始相位最优估计值,根据该函数更新权重系数;重建信号中瞬态冲击成分的周期特征作为约束施加到下一轮加权GMC正则化的求解过程;交替重加权和迭代求解促使周期估计和稀疏系数的求解逼近真实值,在周期约束作用下,非周期成分被有效抑制。能有效抑制噪声引起的虚假冲击,具备更高的信号重建精度,结果更准确。
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公开(公告)号:CN115982869A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211474897.2
申请日:2022-11-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/15 , G06F119/02
Abstract: 一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法,涉及轴承故障诊断。包括以下步骤:1)建立稀疏分解问题模型:通过引入合适的罚函数替代0范数,借助正则化,转化为无约束的最优化问题;2)构造替代函数,使替代函数具备与目标函数相近的最优解;3)优化替代函数,通过迭代构造和缩减替代函数,时间索引参数逐渐收敛至实际冲击发生的位置,稀疏系数也逐渐逼近真实值;4)更新正则化参数和剔除冗余原子,当收敛误差小于设定的收敛阈值时,结束迭代,完成重加权分步正则化轴承故障诊断。能够兼具强稀疏促进能力和高拟合精度,具有更高的信号重建精度,从而能够提供更加准确的轴承故障诊断结果。
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公开(公告)号:CN117030247B
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202310959103.X
申请日:2023-08-01
Applicant: 厦门大学
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 一种约束周期性的重加权稀疏正则化齿轮箱故障诊断方法,涉及齿轮箱故障诊断。1)生成稀疏字典,借助正则化转化为求解稀疏系数的最小化问题;利用GMC作为惩罚函数,引入对稀疏系数的加权矩阵得到加权GMC正则化模型;2)采用SEHPS得到瞬态冲击的周期估计值;3)基于瞬态冲击的周期估计值构造直流偏移正弦函数;确定其初始相位最优估计值,根据该函数更新权重系数;重建信号中瞬态冲击成分的周期特征作为约束施加到下一轮加权GMC正则化的求解过程;交替重加权和迭代求解促使周期估计和稀疏系数的求解逼近真实值,在周期约束作用下,非周期成分被有效抑制。能有效抑制噪声引起的虚假冲击,具备更高的信号重建精度,结果更准确。
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公开(公告)号:CN118190422A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410386414.6
申请日:2024-04-01
Applicant: 厦门大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/2131 , G06F18/2136 , G06F18/22
Abstract: 一种基于稀疏时频分析的变转速轴承故障诊断方法,涉及故障诊断领域。包括步骤:1)建立稀疏时频表征STFR优化模型,将求解噪声干扰下故障轴承包络信号的时频表征TFR问题转化为在稀疏假设下对稀疏系数x的优化问题;2)进行稀疏优化求解:通过改进OMP算法提供一种无参数依赖的方法解决对稀疏系数x的优化问题;摆脱正则化的参数选取问题,提升时频分析性能。更强的噪声抑制能力使本发明方法的TFR具备最高的能量聚集度;识别的脊线相较于常规的STFR具有更高的完整性。本发明能够提供更加准确的轴承故障诊断结果。
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