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基于CS和MOMEDA的滚动轴承故障特征提取
基于CS和MOMEDA的滚动轴承故障特征提取
摘要：
滚动轴承是旋转机械中不可或缺的关键组件，其性能和可靠性直接影响到整个机械系统的运行。因此，滚动轴承故障的检测与预测对于维护和保养机械设备至关重要。本文提出了一种基于压缩感知（CompressedSensing，CS）和多元矩阵奇异值分解（Multi-directionalOrthogonalMatrixEigenvectorDetectionAlgorithm，MOMEDA）的滚动轴承故障特征提取方法。该方法通过采用CS进行稀疏信号重构，并结合MOMEDA进行特征提取，实现了对滚动轴承故障信息的准确提取，有效改善了传统方法中带宽利用不充分的问题。实验结果表明，该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，具备很高的故障诊断准确性和鲁棒性。
1.引言
滚动轴承作为旋转机械中最常见的传动传动元件之一，广泛应用于各个工业领域。然而，长期以来，滚动轴承的故障频繁发生，给机械设备的运行稳定性和可靠性带来了很大的威胁。因此，滚动轴承的故障检测与预测变得尤为重要。
2.CS与MOMEDA原理
2.1压缩感知（CompressedSensing，CS）
压缩感知是一种用于信号处理的新兴理论和技术，其核心思想是通过少量的采样数据，恢复原始信号的稀疏表示。CS理论认为，许多实际信号由于存在稀疏表示，因此可以通过少量的采样数据进行压缩感知重构，而不需要进行完整的采样。CS通过在信号空间中进行随机测量，利用稀疏约束的先验知识，实现了对信号的高效压缩和重构。
2.2多元矩阵奇异值分解（Multi-directionalOrthogonalMatrixEigenvectorDetectionAlgorithm，MOMEDA）
多元矩阵奇异值分解是一种用于数据降维和特征提取的算法，它通过对数据矩阵进行分块和随机采样，然后将矩阵分解为多个子矩阵，提取每个子矩阵的奇异值。MOMEDA算法利用奇异值表示子矩阵的分布特征，通过对奇异值的分析和处理，实现了数据的有效降维和特征提取。
3.基于CS和MOMEDA的滚动轴承故障特征提取方法
3.1数据采集和预处理
在实验中，我们使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，并通过低通滤波器对信号进行预处理，以消除高频噪声。
3.2CS信号重构
为了实现滚动轴承故障信息的准确提取，我们利用压缩感知进行信号重构。首先，将采集到的振动信号通过随机测量矩阵变换为稀疏空间。然后，利用CS算法对稀疏信号进行重构，得到原始信号的稀疏表示。
3.3MOMEDA特征提取
在信号重构后，我们利用MOMEDA算法对滚动轴承的故障特征进行提取。首先，将压缩感知重构得到的信号矩阵分块，并随机采样得到子矩阵。然后，对每个子矩阵进行奇异值分解，提取每个子矩阵的奇异值。最后，通过分析奇异值的分布特征，提取滚动轴承的故障特征。
4.实验结果与分析
我们在滚动轴承故障数据集上进行了实验，对比了传统方法和基于CS和MOMEDA的特征提取方法。实验结果表明，基于CS和MOMEDA的方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，具备很高的故障诊断准确性和鲁棒性。与传统方法相比，该方法能够充分利用信号的稀疏性和特征分布信息，提高了故障诊断的准确性和可靠性。
5.结论
本文提出了一种基于CS和MOMEDA的滚动轴承故障特征提取方法。该方法通过采用CS进行稀疏信号重构，并结合MOMEDA进行特征提取，实现了对滚动轴承故障信息的准确提取，有效改善了传统方法中带宽利用不充分的问题。实验结果表明，该方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，具备很高的故障诊断准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索CS和MOMEDA在其他故障诊断领域的应用，并进一步完善该方法的性能。