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风力机轴承故障信号通常含有多种组分,如噪声、谐波、冲击、调制等,影响着轴承的故障特征提取效果。压缩感知理论能够利用信号的稀疏性,通过控制稀疏度来实现信号的不完全重构,从而降低噪声及无关信息的影响。基于此,本文提出了一种基于压缩感知的故障特征提取方法,并针对其产生的问题对算法结构进行了优化,最后将该优化算法扩展到了多通道领域。围绕所提出的方法及其在风力机故障诊断中的应用研究,本论文的主要研究内容及取得的成果如下:(1)首先研究了压缩感知的基础理论,并将其与包络解调技术结合,提出了基于压缩感知的故障特征