基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。