仪器仪表学报

作者：卢 威，韩长坤，闫晶晶，宋浏阳，王华庆

单位：卢 威,1. 北京化工大学机电工程学院，2. 中国石化催化剂有限公司工程技术研究院,,韩长坤,1. 北京化工大学机电工程学院,,闫晶晶,1. 北京化工大学机电工程学院,,宋浏阳,1. 北京化工大学机电工程学院,,王华庆,1. 北京化工大学机电工程学院，3. 高端压缩机及系统技术全国重点实验室,

关键词：振动特征基;广义极大-极小凹;卷积稀疏编码;特征解析;故障诊断

基金：国家重点研发计划(2022YFB3303603)、国家自然科学基金(52075030)、国家资助博士后研究人员计划(GZC20230202)项目资助

在机械设备的复杂工况下,监测信号易受多振动源及环境噪声干扰,导致故障特征微弱且呈现强耦合特性,这给设备故障诊断带来极大挑战。因此,提出了一种基于振动特性基的GMC增强卷积稀疏机械故障特征解析方法,实现微弱耦合故障特征解析。首先,构造了一种自适应单边衰减小波匹配算法以获取最优特征原子,将最优特征原子升维同时匹配故障周期,以得到具有周期特征的振动特征基。其次,提出基于GMC增强的卷积稀疏编码,结合振动特征基优化求解稀疏系数。此外,提出了一种基于平均峭度与谐波能量比的过程参数优化选择方法,克服了优化过程中关键参数难选取的问题。最后,提取包络谱主要特征与理论故障特征频率对比判断故障类型。通过仿真分析和试验台信号验证,并对比分析了基于谱峭度分解和可调变Q因子小波变换GMC稀疏增强等两种传统方法。实验结果表明,相较于上述两种传统方法,本文提出的方法可以有效地分离不同类型的故障特征信号,并实现故障特征的增强。

来源：2024年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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