稀疏表示的合适字典_基于共振稀疏分解的滚动轴承早期微弱故障诊断
传统方法很难对滚动轴承的早期微弱故障进行有效诊断。共振稀疏分解是一种基于多字典库的稀疏分解方法,可以同时分解出滚动轴承故障信号中的瞬态冲击成分及其持续震荡成分(工频及其谐频成分)。该方法在对滚动轴承早期微弱故障信号进行自适应滤波降噪(using ensemble empirical mode decomposition,EEMD方法)基础上,对处理后的信号进行共振稀疏分解分析,分别构建高、低品质因子小波基函数字典库,并利用形态学分析方法建立信号稀疏表示的目标函数,进而实现对滚动轴承发生故障时具有低品质因子的瞬态故障成分及其他持续振荡高品质因子噪声成分的成功分离。对分离得到的低品质因子信号成分进行包络解调分析,进而得到较好的故障提取特征结果。通过实验验证了所述方法的有效性。
共振稀疏分解
共振稀疏分解中信号品质因子的定义。信号品质因子Q的定义:
式子中,
共振稀疏分解是由Selesnick提出的。该方法根据瞬态冲击信号与持续振荡周期信号品质因子的不同,将一个复杂信号分解成由持续振荡成分组成的高品质因子信号和由瞬态冲击成分组成的低品质因子信号。当滚动轴承发生故障时,其信号主要成分为故障引起的瞬态冲击成分、转频及其谐波等持续振荡成分。由上述共振稀疏分解的性质可知,十分适用于滚动轴承冲击信号和其他持续振荡信号的分离。而传统的小波变换实际上是单一恒品质因子变换(品质因子由所选取的小波基决定),对滚动轴承发生故障时同时具有的高、低品质因子信号成分的分解不再适用。共振稀疏分解通过带通滤波器组实现,其两通道滤波器组如图2所示。
图2中:
MP.m
% function:MP algorithm applied to decomposition of one signal named bat%% part 1: read data (to be processed ) % load bat.dat
% bat = imread('bat.jpg'); % 读参考图像clc;
close all;
clear;
T=0.256;
fs=1000;
t=1/fs:1/fs:T;
[H,Lie]=size(t);
x=sin(2*pi*100*t);
bat=x; %% part 2:
%% part 2.1 determine the decomposition parametersiterative_number=20; % the matching pursuit processing iterative number[a,N]=size(bat);% the length of signal and the length of atoms;Nsignal_reconstruct=zeros(1,N);signal_r=bat;a_base=2;
j_min=0;
j_max=log2(N);
u_base=1/2;
p_min=0;
v_base=pi;
k_min=0;
w_base=pi/6;
i_min=0;
i_max=12;%% part 2.2 the matching pursuit process for n=1:iterative_number%% the following program uses one subroutine to select the best atom;[proj,scale,translation,freq,phase]=select_best(signal_r,N,a_base,j_min,j_max,u_base,p_min,v_base,k_min,w_base,i_min,i_max);%% reconstruct the best atom from the parameters gotted by above subroutinet=0:N-1;t=(t-translation)/scale;g=(1/sqrt(scale))*exp(-pi*t.*t).*cos(freq*t+phase);g=g/sqrt(sum(g.*g));signal_reconstruct=signal_reconstruct+proj*g;signal_r=signal_r-proj*g;subplot(221);plot(bat);legend('original signal');subplot(222);plot(g);legend('best atom selected');subplot(223);plot(signal_r);legend('residual signal');subplot(224);plot(signal_reconstruct);legend('reconstructed signal');drawnow;disp('the MP process number or the number of atoms selected='),disp(n);
end
select_best.m
function [proj,scale,translation,freq,phase]=select_best(signal_r,N,a_base,j_min,j_max,u_base,p_min,v_base,k_min,w_base,i_min,i_max);%% this subroutine program(子程序)is to select in the dictionary the best atom suited the signal or the residual of the signal% INPUT
% the signal_r: the signal or the residual of the signal to be decomposed
% the N: the length of the signal or of the residual of the signal or the length of the atoms% parameters :the parameter to construct the dictionary , it has much influence on the speed of the decomposition
% a_base=2;
% j_min=0;
% j_max=log2(N);% OUTPUT
% proj:the projection of the signal or the residual of the signal on the best atom
% scale:the scale of the best atom(s in the formula)
% translation:the translation of the best atom(u in the formula)
% freq:the freq of the best atom(v in the formula)
% phase:the phase of the best atom(w in the formula)% proj_trans:to determine which projection is biggest
proj_trans=0;
proj=0;% size_dic is one parameter to show the size of the over-complete dictionary used
size_dic=0;% [hy,hx]=meshgrid(0:32-1,0:32-1);
% m=32;n=32;for j=j_min:j_maxfor p=p_min:N*2^(-j+1)for k=k_min:2^(j+1)for i=i_min:i_maxsize_dic=size_dic+1;s=a_base^j;u=p*s*u_base;v=k*(1/s)*v_base;w=i*w_base;t=0:N-1;t=(t-u)/s;g=(1/sqrt(s))*exp(-pi*t.*t).*cos(v*t+w);g=g/sqrt(sum(g.*g));proj_trans=sum(signal_r.*g);if abs(proj_trans)>abs(proj)proj=proj_trans;scale=s;translation=u;freq=v;phase=w;endendendend
enddisp('the size of the dictionary='),disp(size_dic); % size_dic: the size of the dictionary
end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
参考文献
张勇. 基于共振稀疏分解的滚动轴承早期微弱故障诊断[J]. 中国工程机械学报, 2017, 015(002):182-188.
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