滚动轴承振动信号的稀疏表示研究郭俊锋心，郑晓慧2,魏兴春H(1.兰州理工大学，数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室;2.兰州理工大学机电工程学院,兰州730050)摘要：振动信号蕴含着丰富的装备工作信息，信号稀疏表示能够有效地提取信号最木质的特征。文章以滚动轴承振动信号为对象，对其进行了稀疏表示研究。首先，根据轴承振动信号的频谱结构特点，基丁•信号口适应展开，构造了基丁指数衰减余弦函数的过完备原子库；然后，用粒子群优化算法(PSO)算法依次搜索原子库中与信号最匹配的原子对其进行稀疏表示并进行了仿真。结果表明：本文所选择的原子库分解信号后的残余信号更小，相似度达0.9122,能更好地表示信号。关键词：指数衰减正弦原子库；PSO算法；轴承振动信号；稀疏分解：TN911.7文献标识码：AResearchoftherollingbearingsvibrationsignals'sparserepresentationGUOJun-feng12,ZHENGXiao-hui2,WEIXin-chun12(l.KeyLaboratoryofDigitalManufacturingTechnologyandApplication,TheMinistryofEducation,LanzhouUniversityofTechnology;2.SchoolofMechanicalandElectronicalEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou,73(X)50,China)Abstract:Vibrationsignalcontainsawealthofinformationontheworkingequipment.Itssparserepresentationcaneffectivelyextractthemostessentialfeaturesofthesignal.Inthispaper,wetaketherollingbearingsvibrationsignalsasobjecttomakesparserepresentationresearch.First,buildanatomlibrarybasedonexponentialdecaycosinefunctionbasedonthespectralstructuredcharacteristicsofthesignaltoadaptivelyexpandit;thenexploitthePSOtosearchthebestatomsfromtheatomlibraiythatbestmatchwiththesignal.Simulationresultsshowthat:Theselectedatomlibrarypossessesasmallerresidualsignalandthesimplicityis0.9122,whichcanbebetterusedinsignals5decomposition.Keywords:exponentialdecaycosineatomlibraries;PSOalgorithm;bearingvibrationsignal;sparsedecomposition滚动轴承是成套机械装备中关键的零部件z—,其运行状态直接影响着成套装备的整体性能，对其进行振动监测和故障诊断具有十分重耍的意义山。rti于振动监测数据量大，其实时传输与同步存储已成为亟待解决的成木与技术瓶颈问题。近年来，研究热点一压缩感知为解决该问题提供了一种全新的方法，应用该方法的前提是対振动信号进行稀疏分解。传统的信号分解变换是将信号分解在一组完备的正交基上，如傅立叶变换和小波变换⑵，但存在稀疏分解能力差等问题。为实现更加灵活、简洁的表示，Zhang和Coifman、Wickerhauser[l1提出了信号在过完备库上白适应分解的思想。J益于自适应分解的核心问题是根据信号本身的特性建立白适应原子库，木文对滚动轴承振动信号进行稀疏表示研究，根据其特点，构造了基于指数衰减余弦函数(基元函数)的原子库，用PSO依次搜索过完备原子库中与信号最匹配的原子对其进行稀疏表示。1.轴承振动信号的稀疏分解根据滚动轴承振动信号的频谱结构可知，振动信号包禽基频振动、谐波振动、冲击振动、调幅振动及噪声等分量⑷。基频振动的波形类似于正弦波或余弦波，谐波振动只是频率是基频倍数的正余弦信号，也是频率发生变化了的正余弦信号，调幅振动同样也是振幅发生变化的正余弦信号；振动中的冲击衰减波形类似于指数衰减信号的波形，口是单边的衰减；振动的噪声信号类似丁•口噪声。轴承故障信号是我们日前监测分析的对象,该类信号包含了这些振动成分，因此川频率不同的余弦收稿日期:基金项目：教育部创新团队：有色冶金成套装备及信息集成技术(IRT1140)；国家科技重大专项：动梁无滑枕立式锥车复合加工中心(2010ZX04001-032)o作者简介：郭俊锋(1978-),男，山西人，兰州理工大学机电工程学院副教授，主要从爭现代测试技术与数字信号处理、先进控制技术等方面的研究，(E-mail)junf_guo@163；郑晓慧(1989-),女，陕西榆林人,兰州理工大学硕士研究生,(E-mail)1123601333@qq；---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---◁文笔...