【摘 要】
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滚动轴承早期故障阶段中故障特征不明显,采用小波阈值处理时,可能因为噪声项小波系数超过阈值,从而在降噪后信号中会出现明显的噪声尖峰。针对这一问题,本文基于小波域稀疏和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51675098)
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滚动轴承早期故障阶段中故障特征不明显,采用小波阈值处理时,可能因为噪声项小波系数超过阈值,从而在降噪后信号中会出现明显的噪声尖峰。针对这一问题,本文基于小波域稀疏和全变分正则化方法对采集到的信号进行降噪处理,首先根据故障特征信号在小波字典表示下具有稀疏性的先验知识,构造了优化目标函数,采用解析小波构造小波字典,并基于拉格朗日收缩算法求解该优化问题。通过实验信号进一步验证本文算法的有效性,不仅可以消除噪声尖峰,实现轴承故障特征的提取,并通过与其他几种特征提取方法对比,结果表明本文提出算法的优越性。
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