基于相关系数稀疏表征的转子振动信号周期特征提取

来源：机床与液压杂志2022年第17期北京时间：

作者：唐振宇，黄凯，杨期江，朱晓彬

单位：广州航海学院船舶与海洋工程学院；广州航海学院船舶与海洋工程学院；广州航海学院船舶与海洋工程学院；广州航海学院船舶与海洋工程学院

摘要：传统的信号处理方法难以对含噪混叠信号进行分析，给旋转机械的运行状况监测和故障诊断带来困难。为此，结合转子振动信号周期性强的特点，提出互相关稀疏分解方法。对仿真信号进行压缩传感，从而实现信号的降维。 构造离散傅里叶字典，通过正交匹配追踪算法得出信号的稀疏表示。利用皮尔逊系数计算重构信号与原信号的相关性，选择最合适的稀疏度K完成对仿真信号的降噪重构。将稀疏系数与字典中对应的原子相乘，分离出仿真信号中不同的频率成分；对转子振动信号实例进行分析，提取转子的转频及其倍频成分。 结果表明：与传统的信号处理方法相比，所提方法处理的含噪混叠信号更易于分析，有助于旋转机械的运行状况监测和故障诊断。

关键词：转子系统;稀疏分解;降噪;特征提取

基金资助：广东省重大科技计划项目（2017B010118004）；广州市科技计划项目（201904010205）；广东省大学生攀登计划（pdjh2021b0379）；广州航海学院创强项目（C2106001231）;广州市教育科学规划项目（202113506）