旋转机械振动信号频域随机压缩与故障诊断

简介

提出一种旋转机械故障诊断方法，该方法由频域随机压缩和稀疏表示分类两部分组成。频域随机压缩实现了故障特征的提取，首先通过傅里叶变换得到振动信号的幅值序列，然后构造随机测量矩阵对幅值序列进行压缩测量，压缩测量值作为故障特征向量。在稀疏表示分类中，以有故障标签的特征向量构成故障特征库，将待测特征向量的分类问题转化为稀疏优化问题，应用正交匹配追踪求得待测特征在故障特征库上的表示系数，然后利用表示系数求出待测特征的类重构偏差，根据类重构偏差可以得到诊断结果。齿轮和轴承故障诊断实验证实了本文所提方法的有效性。