一种自适应加权信号稀疏性优化的机械健康监测处理技术(MATLAB)
moboyou 2025-05-22 12:33 20 浏览
1.代码结构
数据加载与初始化:加载NASA IMS轴承故障数据集,计算初始参数。
主循环处理:对每个时间窗口的信号进行包络提取和能量计算,分别计算原始及加权后的稀疏性指标。
结果可视化:绘制原始与改进指标的对比图。
早期故障检测:通过统计检验和阈值判定,标记故障起始点。
2. 核心算法步骤
信号预处理
使用Hilbert变换提取包络信号,计算信号能量(SE)。
原始稀疏性指标计算
均值(M1)、均方根(M2)、几何均值(M0)、基尼指数(GI)、负熵(NE)等。
目标:量化信号的能量分布特性,用于表征健康状态。
自适应加权信号预处理
权重定义,对信号进行加权。
重新计算加权后的稀疏性指标。
故障检测与可视化
使用Lilliefors检验验证数据正态性,设定3σ阈值。
标记故障点。
算法流程图如下
应用领域
旋转机械健康监测
轴承、齿轮箱、涡轮机等设备的早期故障诊断。
检测磨损、裂纹、不平衡等机械故障。
工业预测性维护
基于振动信号分析,预测设备剩余寿命。
优化维护计划,减少非计划停机。
其他信号处理场景
语音信号中的异常检测(如喉癌筛查)。
电力系统中的绝缘故障识别。
关键创新点
加权策略设计
权重通过抑制高能量区域、放大低能量区域,突显早期故障的微弱特征
多指标融合
结合几何均值、基尼指数、负熵等指标,全面表征信号分布特性,避免单一指标的局限性。
统计驱动的故障判定
基于Lilliefors检验和3σ阈值,实现无监督的早期故障报警。
完整数据,代码可通过知乎学术咨询获得
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032
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