基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取

基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取摘要：滚动轴承是工业设备中重要的旋转部件，其健康状态对设备的可靠性和安全性有重要影响。因此，准确有效地提取滚动轴承的故障特征具有重要意义。广义S变换作为一种新的时频分析方法，具有较好的特征提取能力。然而，传统的广义S变换在参数选取上存在不稳定性和计算复杂度高的问题。为解决这些问题，本文提出了基于量子遗传算法（QGA）优化广义S变换的方法，用于滚动轴承故障特征提取。通过将QGA应用于广义S变换的参数优化，提高了算法的稳定性和计算效率。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，具有较好的性能和实用性。关键词：滚动轴承，故障特征提取，广义S变换，量子遗传算法1.引言滚动轴承作为工业设备中常见的关键部件，其健康状态和故障特征的提取对设备的正常运行和安全性具有重要影响。传统的滚动轴承故障特征提取方法主要基于时域和频域分析，如包络分析和离散傅里叶变换。然而，这些方法在提取滚动轴承的故障特征时存在一些困难和局限性。例如，包络分析在故障特征提取中对信号的带通滤波效果不佳，而离散傅里叶变换则存在频率漂移和泄漏等问题。为了克服传统方法的局限性，近年来出现了一些新的时频分析方法，如广义S变换。广义S变换是一种基于滑动窗口的时频分析方法，具有较好的特征提取能力。然而，传统的广义S变换在参数选取上存在不稳定性和计算复杂度高的问题。因此，本文提出了一种基于QGA优化广义S变换的方法，用于滚动轴承故障特征提取。2.相关工作2.1滚动轴承故障特征提取方法传统的滚动轴承故障特征提取方法主要基于时域和频域分析。时域分析方法通过计算滚动轴承振动信号的波形特征，如峰值、峰谷比和峭度等，来判断故障类型和程度。频域分析方法则主要通过计算滚动轴承振动信号的频谱特征，如功率谱密度和谱峰等，来提取故障特征。2.2广义S变换广义S变换是一种基于滑动窗口的时频分析方法，可以有效地提取信号的时频特征。广义S变换通过选择不同的窗口长度和窗口形状，将时域信号转换为时频平面上的能量分布图。然而，传统的广义S变换在参数选取上存在一定的困难，如窗口长度选取不当会导致失真和波峰的模糊等问题。3.方法3.1QGA优化广义S变换QGA是一种基于量子计算原理的优化算法，通过模拟量子态的演化过程来搜索全局最优解。本文将QGA应用于广义S变换的参数优化，具体步骤如下：步骤1：初始化量子种群和演化参数。步骤2：计算种群中每个个体的适应度值，即广义S变换得到的时频图的特征。步骤3：通过量子纠缠和量子测量的过程，按照适应度值对种群进行选择、交叉和变异，生成新的种群。步骤4：重复步骤2和步骤3，直到达到停止准则，如迭代次数或适应度值的收敛等。通过上述方法，可以优化广义S变换的参数选取，提高算法的稳定性和计算效率。3.2滚动轴承故障特征提取在滚动轴承故障特征提取中，首先获取滚动轴承振动信号，并对其进行预处理，如滤波和去噪等。然后，将预处理后的信号输入到QGA优化的广义S变换中，得到滚动轴承的时频平面能量分布图。最后，根据能量分布图的特征，提取滚动轴承的故障特征。4.实验结果与分析本文在滚动轴承故障数据集上进行了实验，比较了传统广义S变换和QGA优化广义S变换在故障特征提取上的性能差异。实验结果表明，QGA优化的广义S变换能够提取到更准确和明显的滚动轴承故障特征，具有更好的鲁棒性和稳定性。5.结论本文提出了一种基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取方法。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，具有较好的性能和实用性。未来的研究可以进一步优化算法和提高参数优化的效率，以更好地应用于滚动轴承的故障诊断和预测中。参考文献：[1]王XX,李XX,张XX.基于广义S变换的滚动轴承故障特征提取[J].机械工程学报,2015,