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结合连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法
论文：结合连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法
摘要：
随着现代工业的不断发展，大量的机械设备在运行中出现故障现象。这些故障对设备的正常运行造成了很大的危害，也对企业的生产造成了严重的影响。因此，如何准确地识别故障特征、及时采取预防措施，已成为工业领域当中重要的研究问题。本文提出了一种基于连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法，能够有效地提高信号的分析和识别准确性。
首先，介绍了连续小波变换的基本原理和方法。连续小波变换可以将时间域的信号转化到时频域，并且具有较好的局部性和多尺度特性，因此可以有效的提取信号的故障特征。然后，详细讲解了多约束非负矩阵分解的基本原理和算法。由于多约束非负矩阵分解能够同时考虑多种约束条件，因此可以更好的抽取信号的频域信息，提高特征的表达能力和分类准确率。
在实验部分中，我们通过传感器采集的机器振动信号作为实验对象，对比了本文提出的方法以及传统的矩阵分解和小波变换方法。结果表明，本文提出的方法在输入信号噪声较大的情况下，具有更高的故障特征提取准确性，且对于不同种类的故障均具有较好的判别力。
本文的研究结果表明，基于连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法具有较好的实用性和发展潜力，可以为工业领域提供一种有效的信号分析和故障诊断方法。
关键词：连续小波变换，多约束非负矩阵分解，故障特征提取，信号分析，故障诊断
Abstract:
Withthecontinuousdevelopmentofmodernindustry,alargenumberofmechanicalequipmenthasencounteredfaultsduringoperation.Thesefaultshavecausedgreatharmtothenormaloperationoftheequipmentandalsohadaseriousimpactontheproductionofenterprises.Therefore,howtoaccuratelyidentifyfaultcharacteristics,taketimelypreventivemeasures,hasbecomeanimportantresearchissueintheindustrialfield.Thispaperproposesafaultfeatureextractionmethodbasedoncontinuouswavelettransformandmulti-constrainednon-negativematrixfactorization,whichcaneffectivelyimprovetheaccuracyofsignalanalysisandidentification.
Firstly,thebasicprinciplesandmethodsofcontinuouswavelettransformareintroduced.Continuouswavelettransformcantransformthesignalfromtimedomaintotime-frequencydomainandhasgoodlocalandmulti-scalecharacteristics.Therefore,itcaneffectivelyextractthefaultfeaturesofthesignal.Then,thebasicprinciplesandalgorithmsofmulti-constrainednon-negativematrixdecompositionareexplainedindetail.Sincemulti-constrainednon-negativematrixdecompositioncansimultaneouslyconsidermultipleconstraints,itcanbetterextractthefrequencyinformationofthesignal,andimprovethefeatureexpressionabilityandclassificationaccuracy.
Intheexperimentalpart,weusedmachinevibrationsignalscollectedbysensorsastheexperimentalobject.Wecomparedthemethodproposedinthispaperwithtraditionalmatrixdecompositionandwavelettransformmethods.Theresultsshowed