关键词：振动特征基;广义极大-极小凹;卷积稀疏编码;特征解析;故障诊断
摘 要：在机械设备的复杂工况下，监测信号易受多振动源及环境噪声干扰，导致故障特征微弱且呈现强耦合特性，这给设备故障诊断带来极大挑战。因此，提出了一种基于振动特性基的GMC增强卷积稀疏机械故障特征解析方法，实现微弱耦合故障特征解析。首先，构造了一种自适应单边衰减小波匹配算法以获取最优特征原子，将最优特征原子升维同时匹配故障周期，以得到具有周期特征的振动特征基。其次，提出基于GMC增强的卷积稀疏编码，结合振动特征基优化求解稀疏系数。此外，提出了一种基于平均峭度与谐波能量比的过程参数优化选择方法，克服了优化过程中关键参数难选取的问题。最后，提取包络谱主要特征与理论故障特征频率对比判断故障类型。通过仿真分析和试验台信号验证，并对比分析了基于谱峭度分解和可调变Q因子小波变换GMC稀疏增强等两种传统方法。实验结果表明，相较于上述两种传统方法，本文提出的方法可以有效地分离不同类型的故障特征信号，并实现故障特征的增强。
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