石娟娟　王林　羅春艷　蔡改改　沈長青　朱忠奎

摘要：復合故障信號中多種特征成分的有效分離是實現齒輪箱復合故障診斷的核心，也是難點。針對此，提出一種基于優(yōu)化最小算法（Majorization_Minimization，MM）的稀疏表示方法，并將其應用于齒輪箱齒輪軸承復合故障特征成分的提取與分離。首先，根據齒輪箱中軸承和齒輪在局部故障激勵下的瞬態(tài)成分存在差異性，利用相關濾波優(yōu)選來分別構造與軸承和齒輪故障瞬態(tài)特征相匹配的過完備字典，建立目標函數；然后，采用所提優(yōu)化最小算法對稀疏表示目標函數進行優(yōu)化求解；在此基礎上，根據復合故障信號中軸承和齒輪瞬態(tài)成分能量的強弱，依次進行稀疏表示及瞬態(tài)成分重構，最終實現齒輪箱復合故障特征的提取與分離。通過對仿真和實驗信號的分析表明：所提方法能夠分別提取復合故障信號中軸承和齒輪的瞬態(tài)特征，實現齒輪箱復合故障診斷，驗證了所提方法的有效性。