变转速工况下的轴承故障诊断方法

摘要

本发明提供了一种变转速工况下的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：通过移不变字典学习算法从非平稳轴承故障信号中提取稀疏故障特征，具体为：通过移不变字典对训练集中每一类故障信号学习一子字典，将所有学习到的子字典生成一过完备字典；通过基于全局优化的基追踪算法分别求解训练集信号和测试集信号在所述过完备字典中稀疏系数，生成所述信号在每一个子字典的能量分布，多个所述能量分布构成的序列即为提取的稀疏故障特征；通过隐马尔可夫模型对提取的单刀稀疏故障特征进行分类以实现故障诊断。本发明能够很好地捕捉轴承故障脉冲，只要信号片段中存在故障脉冲，就能够被基原子捕捉并对应产生较大稀疏系数，提高了适用时的有效性。