一种基于稀疏理论的轴承故障诊断方法

摘要

本公开揭示了一种基于稀疏理论的轴承故障诊断方法，包括：通过经验模态分解将采集到的轴承的原始振动信号X(t)分解成N个本征模式函数，计算出每个本征模式函数c_i(t)的能占比γ_i并按照从大到小排序，选取最大能占比对应的本征模式函数作为分析信号x(t)；利用所述分析信号x(t)提取轴承中由第i阶固有频率f_ni激起的自由衰减响应x_i(t)，通过优化算法从该自由衰减响应x_i(t)中提取模态参数；利用质量‑弹簧二阶阻尼系统的脉冲响应函数作为原子模型，将所提取的模态参数集合化形成参数集，将该参数集输入原子模型中，构建稀疏字典；利用匹配追踪算法结合所构建的稀疏字典求解出重构信号，并对所述重构信号进行包络解调分析形成包络谱，当包络谱中存在轴承的故障特征频率时，即可实现故障诊断。