复杂工况下轴承微弱故障信号的非均匀稀疏采样与感知方法研究

项目名称： 复杂工况下轴承微弱故障信号的非均匀稀疏采样与感知方法研究

项目编号： No.51405012

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 唐刚

作者单位： 北京化工大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 复杂工况下轴承微弱故障的检测是影响轴承早期故障诊断成功率和保障旋转设备安全稳定运行的关键和难点。针对其中存在的监测数据量大和故障特征微弱等问题，本项目基于新近发展的压缩感知理论，突破香农采样定理限制，建立了基于轴承故障信号峰值特性的多尺度稀疏表示模型和利用噪声的微弱特征增强方法，发展了新的具有微弱信息捕捉能力和假频抑制能力的非均匀稀疏采样方法。在此基础上构建了轴承故障信号压缩感知矩阵，发展了基于压缩采样的轴承微弱故障特征直接检测方法。与常规方法相比，本项目实现了信号采样与数据压缩同时完成,稀疏表示促进弱信号特征增强，重构过程与故障检测同步进行的综合处理方法，无需完成信号重构就可以直接实现故障特征检测,不但为复杂工况轴承微弱故障检测提供了一种全新的思路，具有重要的科学意义，同时也可以减少振动信号采集负担，节约中间信号处理成本，提高故障检测精度与速度，具有重要的应用价值。

中文关键词： 微弱故障；非均匀稀疏采样；压缩感知；峰值变换；特征增强

英文摘要： Weak bearing fault detection under complicated conditions is a key factor to the success of bearing early faults diagnosis and to guarantee the safe and stable operation of rotating equipment. To solve problems about big monitoring data and weak fault cha

英文关键词： weak bearing fault；non-uniform sparse sampling；compressive sensing；peak transform；feature enhancement