一种基于平面聚类和频域压缩感知重构的机械故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于平面聚类和频域压缩感知重构的机械故障诊断方法，属机械设备状态监测及故障诊断技术领域。首先拾取机械振动的观测信号；把观测信号均值化处理，再构造三角结构、半圆结构元素集合，然后再构造改进的多结构广义闭-开组合形态滤波器，再对观测信号均值化处理结果进行滤波处理得到滤波信号；对滤波信号通过平面聚类算法来估计混合矩阵；再构建传感矩阵，运用正交匹配追踪基的频域压缩感知重构估计源信号，对估计的源信号进行FFT变换，然后对变换后的信号的频域进行分析，最终实现故障诊断。本发明不要求信号充分满足稀疏性，可以充分削弱其他干扰信号对分离的源信号进行故障识别的影响，实现轴承复合故障欠定盲分离。

主权项

一种基于平面聚类和频域压缩感知重构的机械故障诊断方法，其特征在于：首先把加速度传感器安装在机械设备的壳体表面，通过加速度传感器拾取机械振动的观测信号；把观测信号进行均值化处理，再求出均值化处理后的三角和半圆结构元素的长度及高度集合；再构造三角结构元素集合和半圆结构元素集合，然后再构造改进的多结构广义闭‑开组合形态滤波器，用改进的多结构广义闭‑开组合形态滤波器对观测信号均值化处理结果进行滤波处理得到滤波信号；对滤波信号通过平面聚类算法来估计混合矩阵；再通过估计的混合矩阵构建传感矩阵，运用正交匹配追踪基的频域压缩感知重构估计源信号，对估计的源信号进行FFT变换，然后对变换后的信号的频域进行分析，确定故障类型，最终实现故障诊断。