稀疏低秩协同正则优化及航空轴承故障诊断

航空发动机振动测点少,主轴轴承微弱的故障特征信息被多源非高斯噪声干扰所淹没,难以有效诊断。针对该问题,首先分析了整机振动信号源成分的表征机制,揭示了故障特征信号在特定二维变换空间的低秩先验以及谐波干扰信号在频域的稀疏先验,进而分别构建了特征信息的空域低秩正则函数和谐波干扰信号的谱域稀疏正则函数,通过协同空域和谱域的两类正则函数,提出了稀疏低秩协同正则优化算法。所提算法基于故障信号和干扰信号在不同变换空间的结构差异性,将两类信号分别在两个完全不耦合的空间进行表示和正则,解决了目前稀疏分解算法难以构造高度不耦合字典的瓶颈问题。仿真分析表明,所提算法可实现冲击特征、谐波干扰信号和高斯噪声这3种成分的解耦,从而可靠提取轴承微弱的冲击故障模式。两组航空轴承实验表明,所提算法不仅可实现运行转速为1 800 r/min、剥落面积为1.0 mm²的航空轴承故障诊断,并且可有效识别加速疲劳寿命实验中轴承故障萌生初期的特征信息。