【摘 要】
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针对非凸全变分去噪（non-convex total variation denoising,NCTVD）在提取电机轴承复合微弱故障时存在稀疏性能欠佳和无法准确识别故障的问题,该研究提出一种基于非凸惩罚融合套索模型（non-convex fused lasso model,NCFLM）的复合故障诊断方法。基于反正切惩罚因子的NCTVD模型引入广义极小极大凹函数（generalized minima
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62163020,62173168）； 云南省基础研究计划项目（202202AD080005）；
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针对非凸全变分去噪（non-convex total variation denoising,NCTVD）在提取电机轴承复合微弱故障时存在稀疏性能欠佳和无法准确识别故障的问题,该研究提出一种基于非凸惩罚融合套索模型（non-convex fused lasso model,NCFLM）的复合故障诊断方法。基于反正切惩罚因子的NCTVD模型引入广义极小极大凹函数（generalized minimax concave,GMC）,将其拓展成融合套索模型的形式并得到NCFLM,利用前向后向算法（forward-backward algorithm,FBA）对该模型进行求解,再引入遍历方法寻找相关峭度最大时正则化参数的最优取值并将求解结果与其他非凸惩罚模型进行对比。最后,利用采集到的电机轴承复合故障信号进行NCFLM处理,提取复合故障特征,试验结果表明,NCFLM的原子压缩数目、收敛速度、重构准确度、稀疏度、L0范数逼近程度分别比原始arctan-NCTVD模型提高了9.2%、6.6%、10%、46.2%和15%,可实现电机轴承复合故障的准确诊断。
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