【摘 要】
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轴承故障特征识别是保障机械设备安全稳定运行的重要方法,但长期在线监测数据量大,冗余信息多,导致后期处理复杂,影响实时检测效率.针对该问题,本文基于信号处理领域新近发展
【机 构】
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北京化工大学机电工程学院,北京100029
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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轴承故障特征识别是保障机械设备安全稳定运行的重要方法,但长期在线监测数据量大,冗余信息多,导致后期处理复杂,影响实时检测效率.针对该问题,本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理论,突破香农采样定理限制,建立了基于稀疏采样信息的滚动轴承故障特征直接识别方法.将压缩感知理论引入到轴承故障诊断中,利用感知矩阵获取稀疏采样数据,以压缩采样正交匹配追踪谐波算法作为检测方法,对测量数据进行不完全重构,提取反映故障特征的共振谐波.最后对包络数据进行压缩采样与检测,判断故障类型.从而建立一种采样和压缩同时进行、无需完成信号重构、直接实现特征检测的方法,为轴承故障特征识别提供了一种新的思路.实验也证明了该方法的准确性和有效性.
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