自適應學習字典的信號稀疏表示方法及其在軸承故障診斷中的應用

張成 黃偉國 馬玉強 闕紅波 江星星 朱忠奎

摘要：信號稀疏表示的過完備字典根據構造方式分為解析字典和學習字典兩大類。解析字典結構固定，自適應性差。構建解析字典需要充分分析振動信號的振蕩特性，獲取充足的先驗知識。學習字典擺脫了先驗知識的桎梏，可以直接從信號中自適應地訓練學習出來，自適應性強。結合信號保真能力較好的廣義極小極大凹罰函數，提出了基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法，改進了 K?SVD 算法中樣本訓練矩陣的構造方式，減少了運算時間，并且利用軟閾值算法彌補了學習字典對噪聲抵抗性較差的缺點。最后在缺乏先驗知識的條件下，分別在軸承的仿真信號和實驗信號的分析過程中，運用所提出方法實現故障診斷。

關鍵詞：故障診斷；軸承；稀疏表示；K ?SVD 算法；字典學習；GMC 罰函數

中圖分類號： TH165+.3；TH133.3??? 文獻標志碼： A??? 文章編號：1004-4523（2022）05-1278-11

DOI：10.16385/j .cnki .issn .1004-4523.2022.05.026

引言

軸承作為旋轉機械中的關鍵零部件，被廣泛應用于發動機、電動機、高鐵齒輪箱等部位。實踐表明，軸承是最容易發生故障的部件之一。因此，對軸承狀態進行檢測意義重大[1]。

當軸承表面發生局部故障時，表面缺陷會與其他接觸面直接產生瞬態沖擊[2]。一方面由于軸承早期故障的特征不明顯，另一方面受限于實驗設備如傳感器靈敏度等因素，故障成分往往夾雜在背景噪聲中，不能及時準確地識別出來。

軸承故障在運轉時產生的瞬態沖擊成分具有稀疏性，而背景噪聲往往是隨機分布的，不具有稀疏屬性，因此稀疏表示方法近些年被廣泛應用于軸承故障診斷。Wang 等[3]提出了一種新的稀疏優化求解方法——平均隨機正交匹配追蹤（AROMP）算法。Li 等[4]將稀疏表示和階數跟蹤技術結合，成功地從非平穩振動信號中提取出故障特征。Zhao 等[5]在稀疏表示框架下定義了廣義結構收縮算子并構造了廣義結構收縮算法（GSSA）。 Huang 等[6]針對軸承振動信號在組內和組間的稀疏性，提出了一種新的群稀疏信號分解方法。Lin 等[7]提出了一種融合的多增強型全變差去噪（FMTVD）懲罰算法，以避免字典構造問題和誘導稀疏性。

信號的稀疏表示在故障特征提取方面的效果很大程度上依賴于過完備字典的優劣。現有的解析字典[8?10]雖然都取得一定的效果，但是構造過程中需要開展大量工作來獲取先驗知識作為理論支撐。其次，特定基函數的解析字典往往只針對固定的故障類型，與故障類型不匹配的字典的稀疏表示效果較差，自適應性也較差。學習字典能夠彌補這些缺陷。它不需要通過前期工作獲得先驗知識，而是直接從信號中訓練學習出自適應信號內部特征的過完備字典。常見的字典學習方法有 MOD（Method of Optimal Direc?tions，最優方向法）算法[11]、K ? SVD（K ?Singular Value Decomposition，K 奇異值分解）算法?[12?13]等。

針對稀疏表示解析字典自適應性較差的問題，本文提出基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法。該方法首先基于用廣義極小極大凹（General? ized Minimax Concave，GMC）罰函數來構造目標函數，GMC 罰函數不僅具有良好的信號保真能力，而且在加強信號稀疏性和特征提取能力方面有著突出的表現。其次改進了 K?SVD 算法的樣本訓練矩陣的構造結構來減少運算時間，接著通過軟閾值算法優化學習字典提高對噪聲的抵抗能力，最后通過凸優化算法求解稀疏優化模型，將軸承故障特征在學習字典上稀疏表示，從而實現故障特征頻率提取和故障診斷。仿真分析和工程試驗驗證了該方法的有效性和優越性。

1 信號的稀疏表示

稀疏表示的基本思路[14]為：通過對稀疏表示模型的最小化優化求解，得到信號在過完備字典上的稀疏表示系數，結合字典和稀疏表示系數，重構出目標分量。

針對高斯背景噪聲的軸承振動信號 y ∈N，稀疏表示模型可以表示為：

式中? x ∈N 為目標特征分量，n 表示噪聲干擾分量。稀疏表示的目標就是從軸承振動信號 y 中有效地分離出目標特征分量 x 。假設目標特征分量 x 可以在某個過完備字典 A∈N × M 上稀疏表示，即：

式中? c 為稀疏表示系數。此時，稀疏表示模型可以數學描述為：

式中? R （c ）為罰函數，來控制 c 的稀疏度，δ為稀疏表示誤差。上述約束最小化問題等價于一個無約束稀疏正則化線性反問題：

式中λ≥0為正則化參數，控制保真項（第一項）和懲罰項（第二項）間的平衡，在保證較準確估計出目標分量的同時盡可能去除噪聲（防止欠擬合和過擬合）[14]。通過式（4）最小化求解得到估計系數c*，目標特征分量 x 可以被估計為x *= Ac*。

2 理論基礎

2.1 稀疏罰函數設計

信號稀疏表示方法的一個關鍵問題在于稀疏罰函數的設計。稀疏罰函數作為稀疏表示模型中目標函數的關鍵部分，直接影響著稀疏表示稀疏的稀疏性和軸承故障特征提取的準確性。

表1列出了常見的罰函數的函數表達式，圖1進一步對這些罰函數及其對應的閾值函數進行數學規律統計分析（λ=1，a =0.5），其中軟閾值（soft）為 L1范數對應的閾值。從圖1（b）中，可以看出當幅值較大時，除 MC 罰函數所對應的閾值函數外，各閾值函數都與 y=x 存在一定的距離。因此相較于 L1范數，參數化非凸罰函數都有一定的幅值保真能力，而 MC 罰函數的幅值保真效果更為優異。

Selesnick [15]基于 MC 非凸罰函數提出的廣義極小極大凹（Generalized Minimax Concave，GMC）罰函數。GMC 罰函數具有良好的信號保真能力，可以在保持目標函數凸性的同時有效地誘導稀疏性，提高信號特征提取的效率[16]。

GMC 罰函數ψB 定義為：

式中? SB 為廣義 Huber 函數，定義為：

式中? v 為 x 定義域內的一點，B 為壓縮尺度參數矩陣。

2.2? 自適應字典學習

信號稀疏表示方法的另一個關鍵問題在于稀疏表示字典的構造。稀疏表示字典的構造很大程度上影響著信號稀疏表示的結果和故障診斷的效果。解析字典由于基函數固定，自適應性差，不能隨著信號數據的改變而自適應地調整。而字典學習自適應性強，可以通過直接對信號數據的學習，更精準地構造出匹配信號內部本質特征的過完備字典。

2.2.1 構建樣本訓練矩陣

字典學習需要二維的樣本訓練矩陣，并且必須滿足列數遠遠大于行數的訓練要求。構造樣本訓練矩陣的傳統方法是依據 Hankel 矩陣結構來構造[17]，但是構造的矩陣較大，很大程度上降低了字典學習算法的精確度和運算速度。為了提高運算精確度與運算速度，本文根據不同重疊率分割構造樣本訓練矩陣。

故障產生的瞬態沖擊在時域上表現為周期性的脈沖成分，如圖2所示。為了不破壞信號故障脈沖成分的周期性，設置片段分割長度 L 必須大于故障周期 T，其中實際信號的故障周期 T 可以利用 Fan 等[18]提出的抗噪聲相關性（NRC）估計出。

式中? T 表示故障周期；k = n × N × i，k 表示信號重疊長度；n 表示重疊率；N 表示信號長度；i =0，1，…，m 表示整數；h 表示重疊取樣次數。yj表示矩陣每一列選取的重疊數據。

為了避免式（7）中最后一列中零值破壞信號稀疏系數的稀疏性，將式（7）改寫為：

最終構建樣本訓練矩陣：

只要設置合適的重疊率，就能根據式（10）靈活地構建出滿足行數與列數要求的樣本訓練矩陣。

2.2.2? K?SVD 算法

K?奇異值分解（ K?Singular Value Decomposi? tion，K?SVD）算法是由Aharon等[19]提出的一種應用廣泛的字典學習算法。K?SVD 算法旨在解決以下優化問題[20]：

式中? Y 表示信號的樣本訓練矩陣；A 表示過完備字典；D ={di }，i =1，…，N 表示信號稀疏系數矩陣；ε表示稀疏編碼逼近誤差。其中，Y ∈n × N， di ∈K，D ∈K × N，A ∈n × K。

K?SVD 算法包括稀疏編碼和字典更新兩個階段。

1.將信號樣本矩陣在過完備字典上稀疏表示，得到稀疏系數矩陣的過程，稱為稀疏編碼。稀疏編碼可以數學描述為優化問題：

將軸承振動信號 y =[y1?? y2? …yN ]分割構建成如下矩陣：

式中yi∈n。

2.不斷迭代更新暫態字典中的原子使其更加匹配信號內部特征，這個過程被稱為字典更新。區別于 MOD 算法的整體更新，K?SVD 算法的字典更新是逐列進行的，這樣不僅運行和收斂速度更快，而且訓練結果的稀疏性更好。

當更新過完備字典 A 的第 k 列原子ak時，需要固定住其余 k -1項，于是將式（11）的目標項分解為：

式中? d T（k）表示稀疏系數矩陣 D 中相對應的第 k 行；矩陣 Ek 表示除去ak d T（k）其余 k -1項的誤差值。

為了避免稀疏系數中零值導致“發散”現象，收縮式（13）：

式中 Ω k ∈N ×|ω k|表示僅在（ω（i ），i ）處有值，且等于1，ω k ={i |1≤i≤N，d T（k）（i ）≠0}是稀疏系數的檢索集合。dR（k）= d T（k）Ω k ∈|ω k |是 dT（k）對應Ωk的收縮結果。

對 ER（k）進行奇異值分解（Singular Value Decom ? position，SVD），得到 ER（k）= UΔV T，用 U 的第一列更新ak，同時用 V 的第一列和Δ（1，1）的乘積更新dR（k），逐列更新，最終得到學習字典。

2.2.3 閾值去噪

噪聲強度較大的信號在學習過程中不容易識別出故障特征，噪聲成分會被當成目標特征一直保留，為了去除學習字典中的噪聲成分，提高重構精度，需要通過軟閾值算法[21]對學習字典 AL 進行優化，得到優化學習字典 A'：

利用硬閾值算法對式（16）進行求解：

式中? sign 為符號函數：

2.3 重構稀疏信號

式（10）中 Y0′包含了軸承振動信號的完整數據，因此對 Y0′單獨進行處理，既能保證重構信號的完整性，又極大地減少了運算量。

基于 GMC 罰函數定義稀疏目標函數：

其中，目標函數的保凸條件[14]：B = A 。

式中? 0≤γ≤1為保凸常數，本文取γ=0.5。式 （20）是一個鞍點問題[22]，可以通過凸優化算法求解。本文選用的凸優化求解算法是前向后向分裂（Forward?Backward Splitting，FBS）算法[23]。

利用 FBS 算法求解式（20），將樣本矩陣 Y0′在優化學習字典 A'上稀疏表示出來，得到稀疏系數矩陣 C '。

重構信號矩陣 Y '表示為：Y '= A'× C '。最終將 Y '恢復為一維振動信號 y '，即式（1）中的目標特征分量：

綜上所述，基于自適應學習字典的稀疏表示方法的步驟如表2所示。圖3是基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法的軸承故障識別和診斷流程圖。

3 仿真分析

3.1 仿真重構

為了驗證本文方法在故障特征提取方面的可靠性與優越性，對軸承故障信號進行仿真信號分析。結合滾動軸承的局部故障振動特性，構建由瞬態成分和噪聲成分組成的軸承故障仿真信號：

式中? x （t ）表示軸承故障脈沖信號，如圖4（ a ）所示。x （t ）的具體參數設置為：共振頻率f=3500 Hz，阻尼比ζ=0.080，時延參數μ=0.010 s，故障周期 T=0.01 s，幅值調整參數 BF =2。 n （ t ）表示高斯白噪聲，設置噪聲標準差為0.85。計算得到仿真信號y （t ）的信噪比 SNR 為-11.7 dB 。仿真信號的采樣頻率設置為25600 Hz，采樣點數為5120。軸承故障仿真信號如圖4（b）所示，仿真信號的平方包絡譜如圖4（ c ）所示。

從圖4（b）觀察到，故障診斷需要的軸承脈沖信號已經完全被噪聲成分淹沒，無法識別出來。從圖4（ c ）的平方包絡譜中也不能直接提取出軸承的故障特征頻率。

為了研究本文所提出的信號稀疏表示方法處理信號的效果，引進相關系數 CC：

式中 x 表示原始信號，x?表示重構信號。相關系數 CC 可以準確刻畫重構信號與原始無噪信號的相關程度。

為了滿足 K?SVD 算法對于樣本訓練矩陣的要求，對于采樣點數為5120的仿真信號 y（t ），預先設置分割點數為512，重疊率為2.7%，重疊點數為14，最后構建出的樣本訓練矩陣大小為512×1750。

為了獲得更好的軸承故障診斷效果，需要對所有參數進行選取。本文均采取遍歷選取的方法來確定最優參數。以仿真信號y（t ）為例，在選取 K?SVD 算法的稀疏編碼逼近誤差ε時，在相同軟閾值算法的閾值τ和正則化參數λ下，選取不同ε值時，計算重構信號和故障脈沖信號的相關系數 CC，得到結果如圖5所示。

從圖中發現，稀疏編碼逼近誤差ε對于信號的處理結果影響不大，故本文選取ε=0.2。計算在不同閾值τ和正則化參數λ的情況下的相關系數 CC，得到結果如圖6所示。圖 6中在 a 點取到最大相關系數 CC =0.7273，a 點處其余參數τ=0.11和λ=0.30。

選取參數ε=0.2，τ=0.11和λ=0.30，用本文提出的基于自適應學習字典的稀疏表示方法處理仿

真信號 y（t ），最終得出結果如圖7所示。圖 7（ a ）是重構信號的時域波形圖；圖7（b）是重構信號的平方包絡譜。從圖7（ a ）觀察到重構信號中周期性的脈沖成分，并且已經將噪聲成分完全去除。從圖7（b）的平方包絡譜中發現故障特征頻率為100 Hz，與式（22）中預設的故障周期 T =0.01 s 一致。

圖7中的重構效果驗證了本文所提方法的可行性。基于自適應學習字典的信號稀疏表示不僅可以去除噪聲成分，重構出周期性的脈沖成分，而且可以在頻域的平方包絡譜上準確提取出故障特征頻率。

3.2 與解析字典對比

結合軸承的振動特性和二階系統的振動模型，發現軸承的局部故障在運轉過程中產生的瞬態成分可以用單邊衰減的有阻尼二階系統的脈沖響應函數Laplace 小波來表示。Laplace 小波解析式為：

式中γ=（f，ζ1，τ1）決定 Laplace 小波的波形性質，f表示系統的固有頻率，BL 表示幅值歸一化參數，ζ1表示黏滯阻尼比，τ1表示時延，Ws表示小波支撐長度。 Laplace 小波的時域波形圖如圖8所示。

以 Laplace 小波作為基函數構造解析字典，并將仿真信號在字典上稀疏表示出來，首先需要通過遍歷法選取合適的正則化參數λ。在不同正則化參數λ下，計算相關系數 CC，得到結果如圖9所示。

在圖9的 b 點處得到最大相關系數 CC =0.64。選取 b 點處的正則化數λ=3.3，得到基于解析字典的信號稀疏表示方法下的處理結果，如圖10所示。

圖10（ a ）和（b）分別為基于解析字典的信號稀疏表示方法得到的重構信號時域波形圖和頻域平方包絡譜。從圖10（ a ）中發現，重構信號中包含著周期性脈沖成分，但是仍然殘留著部分噪聲干擾成分。對比圖7，可以發現圖10中的重構信號在時域和頻域中均存在著幅值被明顯低估的現象。

為了更加明顯地比較自適應學習字典與解析字典區別，設置本文方法參數為ε=0.2，τ=0.1，λ=0.5；設置基于解析字典的稀疏表示方法的參數為λ=2.7，處理不同信噪比下的信號，計算得到不同信噪比下的重構信號的相關系數 CC，得到結果如圖11所示。

觀察圖11，可以發現在處理信噪比 SNR <-8 dB 的信號時，自適應學習字典的重構效果比解析字典好，說明在噪聲較強的情況下本文方法的處理效果更好。當信號的信噪比 SNR ∈[-3 dB ，-8 dB]時，兩種字典的處理效果接近。在處理信噪比 SNR >-3 dB 的信號時，解析字典的重構效果明顯更好，這是由于學習字典為了去除噪聲成分的干擾，將脈沖信號的衰減部分忽略，導致相關系數CC 有所降低。

3.3? 與傳統樣本矩陣構造方法對比

仿真分析使用的計算機的處理器型號是 Inter（ R ）Core（TM）i7?7700@3.60 GHz 。設置仿真信號的采樣點數為2560和5120，分別采用本文方法與 Hankel 矩陣來構造兩組信號數據的樣本訓練矩陣，運行時間如圖12所示。本文方法由于構造靈活，構造出來的矩陣遠遠小于 Hankel 矩陣結構的樣本訓練矩陣。由圖12可以發現，本文方法不僅運行時間遠遠小于基于 Hankel 矩陣結構的樣本訓練矩陣的信號稀疏表示方法，而且當信號數據采樣點數增加一倍時，運行時間基本不受影響。但是采樣點數同樣地增加一倍之后，基于 Hankel 矩陣結構的樣本訓練矩陣的稀疏表示方法的運行時間增加為原先的3.25倍。

為了對比兩種構造方式對于信號稀疏表示效果的影響，選取相同參數，計算不同信噪比 SNR 下的重構信號的相關系數 CC，得到結果如圖13所示。從圖13中發現，當信噪比 SNR 較高即噪聲強度較小的情況下，兩種構造方式的相關系數 CC 接近，但是隨著信噪比 SNR 的不斷降低，Hankel 矩陣結構的信號稀疏表示方法的相關系數 CC 下降速度更快，這也說明基于 Hankel 矩陣結構的信號稀疏表示方法對于噪聲干擾的抵抗性較差。

3.4? 有無閾值算法處理對比

軟閾值算法處理是一個十分關鍵的步驟。為了研究軟閾值算法處理對于重構效果的影響，將本文方法與無閾值算法處理的信號稀疏表示方法進行對比。

首先通過遍歷法選取正則化參數λ，計算出在不同信噪比 SNR 和不同正則化參數λ情況下重構信號的相關系數 CC，得到結果如圖14所示。

最終發現在正則化參數λ=1.9時，可以同時在不同信號強度下獲得較高的相關系數 CC 。設置正則化參數λ=1.9，將不同信噪比 SNR 下重構信號的相關系數 CC 與本文方法得到的重構信號的相關系數 CC 進行對比，對比結果如圖15所示。

從圖15中可以發現，信號噪聲強度較高的情況下，發現經過軟閾值算法處理后的重構效果比沒有閾值算法處理的要好。當信號噪聲強度較低的時候，軟閾值算法將脈沖信號衰減部分當成噪聲一起去除，導致相關系數 CC 偏低。

3.5? 仿真分析結論

綜合上述幾點，通過對軸承信號的仿真分析，對于基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法得出以下幾點結論：1）本文所提的基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法在軸承故障診斷領域具有有效性，能夠將軸承信號中的噪聲等干擾分量去除，并準確提取出軸承的故障特征頻率；2）相較于基函數為 Laplace 小波的解析字典，自適應學習字典不僅克服了幅值低估的問題，而且抗噪聲干擾的能力得到了提高；3）本文構造的字典學習過程中樣本訓練矩陣靈活可控，相較于 Hankel 矩陣結構的樣本訓練矩陣，不僅對數據要求較低，運行速度快，而且對于噪聲的抵抗能力更強；4）軟閾值算法的處理極大地提高學習字典對于噪聲的抵抗能力。

但是在對軸承仿真信號進行分析處理的過程中發現，本文方法也存在一定的不足，脈沖成分的衰減部分會在字典學習過程中被當成噪聲忽略掉，從而降低了本文方法的保真性。

4 實驗驗證

對軸承信號的仿真分析驗證了本文提出的基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法的有效性，但是仍需要驗證其在實際應用中的可行性。利用本文方法分別對通過自制軸承故障模擬實驗采集到的非健康狀態下的軸承數據和美國辛辛那提大學智能維護系統（IMS）中心數據庫提供的軸承數據進行處理分析，提取出軸承的故障特征頻率，最終實現軸承的故障診斷。

4.1? 自制軸承故障模擬實驗臺軸承數據

自制軸承故障模擬實驗臺的結構如圖16所示，其中包括電機、螺栓?螺母加載系統、正常軸承、測試軸承、加速度傳感器。電機型號為 ABB? QA ? BP ?90S?4A 。實驗過程中將加速度傳感器放置在測試軸承座上，利用 NI PXle?1082數據采集系統進行振動信號的采集。測試所采用的軸承型號為6205?2RS SKF，相關參數如表3所示，并通過線切割的方式分別在內圈和外圈上人為設置寬度為0.2 mm 、深度也為0.2 mm 的貫穿裂紋故障。設定電機轉速為800r/min，無負載，采樣頻率為10 kHz 。軸承的內圈和外圈故障特征頻率的理論值為72.2和47.8 Hz。

從自制試驗臺上采集到軸承內圈和外圈的振動信號數據，采樣點數設為5120，預先設置分割點數為512，重疊率為2.7%，重疊點數為14，構建出大小為512×1750的樣本訓練矩陣。首先利用本文方法處理軸承內圈和外圈信號，設置內圈處理參數為ε=0.2，τ=0.10，λ=0.25；設置外圈處理參數為ε=0.2，τ=0.095，λ=0.12。其次利用基于 Laplace 小波解析字典的信號稀疏表示方法分別對軸承外圈和內圈進行處理分析，設置內圈處理參數為λ=0.7；設置外圈處理參數為λ=1.1。最終得到結果如圖17和18所示。

圖17（ a ）是軸承內圈信號的時域波形圖，噪聲干擾較多，從圖中不能清晰準確地觀察到具有周期性的故障脈沖成分；圖17（b）是軸承內圈重構信號的時域波形圖，從圖中可以清晰準確地觀察到周期性脈沖成分，噪聲成分較少。在圖17（ c ）平方包絡譜中故障特征頻率清晰、倍頻清晰，可以直接提取出故障特征頻率fi =72.2 Hz，與軸承內圈故障特征頻率理論值一致。從圖17（d）中可以清晰準確地觀察到明顯的周期性脈沖成分，并且在圖17（ e ）可以直接提取出軸承內圈故障特征頻率fli =72.2 Hz 。但是從圖17（d）和（ e ）中，可以觀察到信號的幅值明顯被低估。

圖18（ a ）是軸承外圈信號的時域波形圖，噪聲干擾較多，從圖中不能清晰準確地看到周期性的故障脈沖；圖18（b）是軸承外圈重構信號的時域波形圖，從圖中可以清晰準確地觀察到周期性脈沖成分，噪聲成分較少。從圖18（ c ）的平方包絡譜中故障特征頻率清晰，倍頻清晰，可以直接提取出故障特征頻率fo =47.8 Hz，與軸承外圈故障特征頻率理論值一致。從圖18（d）中可以觀察到明顯的周期性脈沖成分，并且在圖18（ e ）可以直接提取出軸承外圈故障特征頻率flo =47.8 Hz 。與軸承內圈信號一樣，圖18（d）和（ e ）中信號的幅值明顯被低估。

在自制實驗臺的軸承信號處理分析過程中，對比自適應學習字典與利用先驗知識構造的解析字典，發現學習字典對于噪聲的抵抗能力比解析字典強，并且不會出現解析字典低估幅值的現象。

4.2? IMS 軸承數據

軸承故障振動信號數據來自美國辛辛那提大學智能維護系統（Intelligent? Maintenance? Systems， IMS）中心。軸承故障數據是在正常載荷下軸承從正常運行到發生故障的全壽命實驗數據。實驗臺及其結構圖如圖19所示，四個測試軸承被安裝在轉速保持在2000 r/min 的主軸上。徑向載荷為6000 lb （1 lb=0.4536 kg），采樣頻率為20 kHz 。在這個軸承全壽命實驗中，最終觀察到軸承1（Bearing 1）出現了外圈故障，并且實驗數據采集自該軸承。軸承外圈故障特征頻率為236.4 Hz。

本文選取 IMS 軸承數據中連續的5120個采樣數據點，由于 IMS 軸承數據是全壽命數據，軸承故障不是預先設置，故障類型無法確定，不適合直接使用解析字典進行處理，于是利用本文所提的基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法處理是非常合適的。預先設置分割點數為512，重疊率為2.7%，重疊點數為14，構建出大小為512×1750的樣本訓練矩陣。其余參數分別設置為ε=0.2，τ=0.075和λ=0.04，得到處理結果如圖20所示。圖 20（ a ）是軸承信號的時域波形圖，從圖中不能明顯發現周期性的故障脈沖成分；圖20（b）是經過本文方法處理之后得到的重構信號，重構信號中脈沖成分周期性明顯，并且噪聲基本被剔除；在圖20（ c ）中提取出故障特征頻率f =236.46 Hz，與軸承外圈故障頻率理論值接近，說明故障發生在外圈。

本文在處理 IMS 軸承數據的過程中，在對實驗軸承缺乏任何先驗知識的前提下直接自適應學習出匹配軸承故障特征信息的過完備字典，并成功提取出故障特征頻率，實現了軸承故障診斷。IMS 軸承數據故障特征頻率的成功提取有力地證明了本文所提方法自適應性強的優點。

5 總結與展望

本文研究了一種基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法。該方法能夠從信號中自適應地訓練學習出匹配故障特征的學習字典，并且將信號在學習字典上稀疏表示出來，不需要前期大量工作來獲取先驗知識，在工業上有著很廣泛的應用前景和很大的應用潛力。首先，選擇保真能力較強的 GMC 罰函數來構建稀疏表示模型，然后利用 K?SVD 算法訓

練出學習字典，最后通過凸優化算法求解稀疏表示模型，將信號在學習字典上稀疏表示出來，得到重構信號，提取故障特征頻率，實現故障診斷。仿真分析不僅驗證了本文方法的可行性，還通過各種對比實驗證明了本文方法在運算速度和抗噪性能方面都有了較大的提升。實驗驗證過程中，本文所提出的方法在處理軸承內圈故障和外圈故障時，均可以自適應地學習出各自匹配的過完備字典，最終準確地提取出故障特征頻率。并且本文方法在處理軸承未知故障時，仍可以直接訓練學習過完備字典，提取出故障特征頻率，實現故障診斷，且自適應性較強。在信號的稀疏表示方法中，學習字典相較于解析字典自適應性較強，但是學習字典會忽略故障脈沖成分的衰減部分，后續研究可以針對該方面進一步改進。

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Signal sparse representation method of adaptive learning dictionary and its application in bearing fault diagnosis

ZHANG Cheng1，HUANG Wei-guo1，MA Yu-qiang2，QUE Hong-bo2，JIANG Xing-xing1， ZHU Zhong-kui1

（1.School of Rail Transportation，Soochow University，Suzhou 215131，China；2.CRRC Qishuyan Institute Co .，Ltd .，Changzhou 213011，China）

Abstract： The over-complete dictionaries of signal sparse representation can be divided into analytical dictionary and learning dictionary according to the construction method . The analytical dictionary has a fixed structure and poor adaptability . The construction of the analyti? cal dictionary needs to fully analyze the oscillation characteristics of the vibration signal and obtain sufficient prior knowledge . The learn ? ing dictionary gets rid of the shackles of prior knowledge and can be trained directly from the signal，with strong adaptability . Combined with the generalized minimum maximum concave penalty function，which has strong signal fidelity ability，this paper proposes a signal sparse representation method based on an adaptive learning dictionary . The proposed method improves the construction of the sample- training matrix in the K-SVD algorithm ，reduces the computing time ，and makes up for the shortcomings of the learning dictionary′s poor resistance to noise with the? soft threshold? algorithm . Without any prior knowledge ，the method proposed? in this paper is used to realize the fault diagnosis ，in the process of analyzing the simulation signal and experimental signal of the bearing .

Key words ： fault diagnosis；bearing ；sparse representation ；K-SVD algorithm ；dictionary learning ；GMC penalty function

作者簡介：張成（1997—），男，碩士研究生。電話：18896701806；E-mail：Zhangcheng1806@163.com。通訊作者：黃偉國（1981—），男，博士，教授。電話：13646220530；E-mail：wghuang@suda .edu .cn。