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申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明涉及基于TVD和MED的滚动轴承故障诊断方法，包括：获取滚动轴承振动信号；采用峰值系数法初步判断滚动轴承是否产生故障；对原始滚动轴承故障信号进行总变差降噪，利用相关系数和Teager能量算子的加权指标确定正则化参数a的最优值；对降噪信号采用最小熵解卷积滤波，减少脉冲响应函数的传播；最后对增强信号进行包络解调，提取清晰的故障特征频率及其倍频，诊断轴承故障类型。本发明解决了包络解调不能快速识别高频范围内故障特征频率的问题，提出的TVD‑MED复合方法，对高频范围倍频故障频率具有更好的提取效果；本发明在对原始轴承振动信号的降噪过程中，同时考虑相关性和冲击特性，利用加权指标选取最优的正则化参数，使得降噪效果更好。

主权项：1.基于TVD和MED的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取滚动轴承振动信号；步骤2：计算滚动轴承振动信号的峰值因子，初步判断轴承是否产生故障；步骤3：对原始滚动轴承故障振动信号计算一阶总变差；步骤4：利用相关系数和Teager能量算子的加权指标选取最优的正则化系数a，并结合一阶总变差得到降噪信号；步骤5：采用最小熵解卷积增强降噪信号中的故障信号，减少脉冲响应函数的传播；步骤6：最后对其包络解调得到包络谱图，提取清晰的故障特征频率及其倍频频率，与计算所得的滚动轴承故障特征频率理论值进行对比，诊断得到滚动轴承故障类型；步骤3包括以下子步骤：步骤3.1：定义原始信号的一阶总变差， （4）式中TV表示一阶总变差；表示原始振动信号；D表示N-1行N列的矩阵，N表示x的长度；表示L1范数；其中，矩阵D定义如下： （5）步骤3.2：将步骤3.1得到的一阶总变差归结为目标优化问题 （6）式中表示总变差降噪函数；为正则化参数；y为含有噪声的信号，x为原始振动信号，表示L1范数，表示L2范数；步骤3.3：利用Majorization-Minimization算法求解式（6）得到如下结果： （7）式中、分别表示原始信号、降噪信号；表示对角矩阵；步骤4包括以下子步骤：步骤4.1：计算原始信号的相关系数，其公式如下： （8）式中c表示互相关系数；、分别表示、的均值；、分别表示、的标准差，E表示期望；步骤4.2：计算Teager能量算子，其公式如下： （9） 表示Teager能量算子；、、分别表示连续的三个采样点；步骤4.3：为使降噪信号同时具备相关性和冲击特性，将相关性指标和冲击特性指标结合得到加权指标，如下： （10）式中表示加权指标；T表示Teager能量算子；r为调节参数。

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