[發(fā)明專利]一種基于稀疏多周期組套索的多故障特征辨識方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910070499.6
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN110044619B
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發(fā)明（設計）人: 陳雪峰;趙志斌;王詩彬;孫闖;安波濤
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G01R31/34
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

1.一種基于稀疏多周期組套索的多故障特征辨識方法，所述方法包括以下步驟：

第一步驟(S1)中，分析由加速度傳感器采集到的振動信號以構造二值周期序列b，基于故障特征信號x呈現(xiàn)周期組內組間稀疏的特性獲得促進周期組內組間稀疏的正則項P(x；b)，基于不同故障特征頻率的區(qū)分性建立稀疏多周期組套索模型；

第二步驟(S2)中，分別構造稀疏多周期組套索模型中數(shù)據保真項和正則項的受控優(yōu)化算，其中，y表示測量得到的信號，X_l表示第l個故障信號，L表示故障的總數(shù)目，P(x_l；b_l)表示第l個故障對應的正則項，b_l表示第l個故障對應的二值序列，λ_l表示第l個故障對應的正則化參數(shù)，通過受控優(yōu)化算子的解耦，實現(xiàn)變量之間的分離，總體受控優(yōu)化算子為其由表示稀疏多周期組套索模型的受控優(yōu)化算子，其中，T表示向量的轉置運算，表示第一個故障信號x₁的轉置，表示第L個故障信號x_L的轉置，其中，表示第k次迭代第一個臨時變量的轉置，表示第k次迭代第L個臨時變量的轉置，k為第k步迭代，表示第l個故障保真項的受控優(yōu)化算子，表示第l個故障正則項的數(shù)據保真項，C₁為一個常數(shù)；

第三步驟(S3)中，針對每個受控優(yōu)化算子，建立其優(yōu)化的閉式解，通過迭代求解每種故障的受控優(yōu)化算子對應的閉式解，實現(xiàn)模型求解；

第四步驟(S4)中，通過仿真信號統(tǒng)計分析自適應設置正則化參數(shù)，通過所述正則化參數(shù)得出稀疏多周期組套索的自適應求解，從而分離得到每一種故障信號；

第五步驟(S5)中，針對分離得到的每一種故障信號，通過包絡分析辨識故障類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，第一步驟(S1)中，所述二值周期序列b，其中N₁表示沖擊的長度，N₀表示沖擊間的間隔，K表示序列的總長度，基于故障信號特征呈現(xiàn)周期組內組間稀疏的特性，獲得促進周期組內組間稀疏的正則項P(x；b)：

其中x為待提取的信號，ρ表示正則化參數(shù)，M表示單位長度K中N₁的個數(shù)，x_i，K＝[x_i，...，x_i+K-1]^T表示第i個組的信號，x_i為x中的第i個元素，Ω＝{0，...，N-1}表示元素位置指示的集合，⊙表示逐點相乘，||x||_1，w＝||Wx||₁，其中，表示向量的1范數(shù)，其中w為對角矩陣，表示為W＝diag(w)，其中w＝[w₁，...，w_N]，ε為正數(shù)，基于不同故障特征頻率的區(qū)分性，建立稀疏多周期組套索模型：

其中表示向量的2范數(shù)平方。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，第三步驟(S3)中，所述優(yōu)化的閉式解：

其中各參數(shù)為：

soft(·；τ)＝sign(·)·max(|·|-τ，0)

其中表示Q_l的求逆運算，Q_l為閉式解的歸一化矩陣，diag(·)表示將向量轉化為對角矩陣，μ是算法步長，為計算Q_l的中間變量，ε為正數(shù)，b(j)為二值序列b中第j個元素，b(n)為二值序列b中第n個元素，Ψ＝{0，...，K-1}為每個組位置指示的集合，p_l為計算閉式解時的中間變量，τ表示soft算子的閾值，sign(·)為提取序列正負號的算子，max(·，0)表示與零比較，大于零數(shù)的保留，小于零的數(shù)置零的操作，通過迭代求解每種故障的受控優(yōu)化算子對應的閉式解，實現(xiàn)模型求解。

4.根據權利要求1所述的方法，第四步驟(S4)中，通過仿真信號統(tǒng)計分析自適應設置正則化參數(shù)：

λ＝0.2779σ-0.0057

其中σ為噪聲的方差。