基于凸优化的非线性调频模式分解的故障诊断方法

摘要

针对非线性调频模式分解(VNCMD)在处理机械故障振动信号时,噪声导致时频模糊致使提取的脊线的准确度降低,进而影响VNCMD分解效果的问题,提出一种凸优化与VNCMD的联合故障诊断方案。通过凸优化算法求解信号的稀疏近似解来消除噪声,这可以提高时频面可读性,从而获取精准的时频脊线,然后利用该脊线VNCMD分解算法可以有效提取信号的故障特征。通过模拟信号和实测轴承外圈故障信号的分析,结果表明该方法可以有效提取轴承故障特征。