石娟娟　王林　羅春艷　蔡改改　沈長青　朱忠奎

摘要：復(fù)合故障信號(hào)中多種特征成分的有效分離是實(shí)現(xiàn)齒輪箱復(fù)合故障診斷的核心，也是難點(diǎn)。針對(duì)此，提出一種基于優(yōu)化最小算法（Majorization_Minimization，MM）的稀疏表示方法，并將其應(yīng)用于齒輪箱齒輪軸承復(fù)合故障特征成分的提取與分離。首先，根據(jù)齒輪箱中軸承和齒輪在局部故障激勵(lì)下的瞬態(tài)成分存在差異性，利用相關(guān)濾波優(yōu)選來分別構(gòu)造與軸承和齒輪故障瞬態(tài)特征相匹配的過完備字典，建立目標(biāo)函數(shù)；然后，采用所提優(yōu)化最小算法對(duì)稀疏表示目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解；在此基礎(chǔ)上，根據(jù)復(fù)合故障信號(hào)中軸承和齒輪瞬態(tài)成分能量的強(qiáng)弱，依次進(jìn)行稀疏表示及瞬態(tài)成分重構(gòu)，最終實(shí)現(xiàn)齒輪箱復(fù)合故障特征的提取與分離。通過對(duì)仿真和實(shí)驗(yàn)信號(hào)的分析表明：所提方法能夠分別提取復(fù)合故障信號(hào)中軸承和齒輪的瞬態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)齒輪箱復(fù)合故障診斷，驗(yàn)證了所提方法的有效性。