强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法与流程

技术特征：

1.一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在待测轴承座的水平方向与竖直方向分别安装加速度传感器，采集轴承的水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号；

步骤2、建立目标成本函数：

式中，表示待估计小波变换系数；ω表示小波变换系数；f(ω)表示目标成本函数；y表示步骤1获得的水平方向振动加速度信号或竖直方向振动加速度信号；λj表示时间尺度j下的正则化参数；变换系数x的连续小波变换为：ωj,k＝wj,kx，式中，wj,k为平移尺度j与时间尺度k下的小波变换，y＝ax+w，a表示带toeplitz矩阵，w表示背景噪声或干扰分量；aj表示罚函数尺度系数；φ(ωj,k；aj)表示非凸罚函数；β表示正则化参数；d表示一阶微分矩阵；

步骤3、将步骤1获得的水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号分别输入步骤2建立的目标成本函数中，通过交替方向乘子法迭代分别计算得到水平方向振动加速度信号及竖直方向振动加速度信号的通过小波逆变换计算得到水平方向周期性故障脉冲信号及竖直方向周期性故障脉冲信号，将周期性故障脉冲信号定义为则有

2.如权利要求1所述的一种强背景噪声下轴承故障周期性脉冲稀疏分离与诊断方法，其特征在于，在所述步骤3之后，还包括：

利用hilbert包络解调方法对水平方向周期性故障脉冲信号及竖直方向周期性故障脉冲信号进行包络解调，提取轴承故障特征频率及其倍频，与理论故障特征频率进行对比，识别出轴承故障位置。