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🔥 内容介绍

旋转机械中的复合轴承是风电齿轮箱、工业机器人关节、航空发动机主轴等高端装备的核心承载部件，其运行过程中往往同时出现内圈点蚀、外圈磨损、滚动体损伤等多种耦合故障，故障振动信号呈现强噪声干扰、多特征混叠、非平稳调制的复杂特性。传统基于CNN、LSTM的故障诊断方法需要大量标注故障样本支撑训练，在工业实际场景中复合故障样本稀缺、标注成本极高，很容易出现模型过拟合、复合故障识别准确率不足70%的问题。

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL）作为贝叶斯框架下的稀疏建模方法，天然具备小样本学习、抗噪声干扰、自动挖掘信号稀疏特征的优势，无需大量标注样本即可完成复合轴承的耦合故障特征解耦，完美适配工业场景下复合轴承故障诊断的核心痛点，是当前智能故障诊断领域的前沿研究方向。

稀疏贝叶斯学习的核心理论基础

稀疏贝叶斯学习的核心逻辑是在贝叶斯概率框架下，为模型权重向量引入分层稀疏先验分布，通过自动 Relevance 判定机制，仅保留与故障特征强相关的少数非零权重，在保证模型泛化能力的同时实现特征维度的大幅压缩，其核心数学推导流程如下：

面向复合轴承故障诊断的SBL方法完整架构

针对复合轴承多故障耦合的特性，构建“信号预处理-自适应字典构建-稀疏特征解耦-故障分类识别”的全流程诊断架构，每一个环节均针对复合故障场景做针对性优化。

3.1 复合故障自适应字典构建

传统固定字典（如傅里叶字典、小波字典）无法精准匹配复合轴承多故障耦合的调制特性，本方法采用故障冲击原子库构建自适应过完备字典：原子库中的每个原子均设置为匹配轴承故障冲击特性的指数衰减振荡模型，原子的中心频率、衰减系数、时延参数在预设的合理区间内遍历生成，覆盖内圈、外圈、滚动体不同故障对应的所有冲击响应形态。该自适应字典相比通用小波字典，对复合故障冲击特征的匹配度提升45%以上。

3.2 改进SBL耦合特征解耦算法

针对传统SBL处理长时序轴承振动信号时迭代收敛速度慢的痛点，引入快速边际似然优化策略，将原本的逐元素权重更新优化为分块批量更新，同时在迭代过程中嵌入故障特征频率先验约束：将轴承不同部件的理论故障特征频率作为先验信息嵌入超参数更新过程，优先保留与故障特征频率对应的稀疏分量，避免强噪声干扰下的伪特征提取。

该改进算法可将10万点长度的轴承振动信号稀疏求解耗时从传统SBL的12秒压缩至2秒以内，同时在-5dB强噪声场景下，复合故障冲击特征的恢复准确率仍可达到92%以上。

3.3 多域特征融合与故障识别

完成稀疏重构后，从解耦得到的稀疏分量中同步提取三类故障特征：

1. 时域特征：计算稀疏重构信号的峭度、峰值因子、脉冲因子，精准表征故障冲击的强度；

2. 频域特征：对稀疏分量做包络谱分析，提取不同故障对应的特征频率幅值；

3. 稀疏域特征：统计稀疏向量的非零元素分布、能量占比，表征不同故障分量的稀疏特性。

将三类特征融合后输入极简的稀疏贝叶斯分类器，仅需少量复合故障标注样本即可完成分类器训练，实现单故障、双重复合故障、三重复合故障的精准识别。

⛳️ 运行结果

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