基于改进压缩感知与深度多核极限学习机的轴承故障诊断方法

付强; 胡东; 杨童亮; 罗国庆; 谭为民

doi:DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.06.006

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基于改进压缩感知与深度多核极限学习机的轴承故障诊断方法

·振动·噪声·监测·诊断· | 更新时间：2025-06-09

- 基于改进压缩感知与深度多核极限学习机的轴承故障诊断方法
- Bearing fault diagnosis method based on improved compressed sensing and deep multi-kernel extreme learning machine
- 机械强度 2025年47卷第6期页码：48-56
- 作者机构：
  
  西南大学工程技术学院，重庆 400100
- 作者简介：
  
  付强，男，1999年生，四川广安人，硕士研究生；主要研究方向为压缩感知、信号处理、深度学习；E-mail：1248116740@qq.com。
- 基金信息：
  
  重庆市留学人员回国创业创新支持计划基金项目(cx2019123)
- DOI：DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.06.006
  中图分类号： TH133
- 收稿日期：2023-10-18，
  
  修回日期：2023-12-06，
  
  纸质出版日期：2025-06-15
- 稿件说明：
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付强，胡东，杨童亮，等. 基于改进压缩感知与深度多核极限学习机的轴承故障诊断方法［J］. 机械强度，2025，47（6）：48-56.

FU Qiang，HU Dong，YANG Tongliang，et al. Bearing fault diagnosis method based on improved compressed sensing and deep multi-kernel extreme learning machine［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（6）：48-56.
付强，胡东，杨童亮，等. 基于改进压缩感知与深度多核极限学习机的轴承故障诊断方法［J］. 机械强度，2025，47（6）：48-56. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.06.006.

FU Qiang，HU Dong，YANG Tongliang，et al. Bearing fault diagnosis method based on improved compressed sensing and deep multi-kernel extreme learning machine［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（6）：48-56. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.06.006.

摘要

针对传统轴承故障诊断采样数据量大、诊断时间长和故障特征选择主观性强等问题，基于压缩感知（Compressed Sensing

CS）和深度多核极限学习机（Deep Multi-Kernel Extreme Learning Machine

DMKELM）理论，提出了CS-DMKELM滚动轴承智能诊断模型。首先，对变换域信号阈值处理得到稀疏信号，使用高斯随机矩阵作为测量矩阵，对处理后的数据进行压缩；其次，使用压缩后的数据作为DMKELM的输入信号，利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization

PSO）算法对关键参数进行优化，实现故障的智能诊断。结果表明，所提方法可使用较少的轴承诊断数据，利用DMKELM从少量测量信号中自动提取轴承的特征信息，实现了轴承的快速故障诊断。在诊断时间0.55 s的情况下，最终识别准确率可达99.29%。所提方法不仅诊断时间更短，而且诊断精度较高，为处理海量轴承数据的故障诊断提供了新方法。

Abstract

In response to challenges such as large sampling data

extended diagnosis time

and subjective fault feature selection in traditional bearing fault diagnosis

based on compressed sensing (CS) and deep multi-kernel extreme learning machine (D-MKELM) theory

a CS-DMKELM intelligent diagnosis model for rolling bearings was proposed. Firstly

sparse signals were obtained through threshold processing of transformed domain signals. A Gaussian random matrix was employed as the measurement matrix to compress the processed data. Secongly

the compressed data was used as the input signal for the D-MKELM. Particle swarm optimization (PSO) algorithm was applied to optimize critical parameters

enabling intelligent fault diagnosis. Results demonstrate that the proposed method

using only a small amount of bearing diagnostic data

automatically extracts feature information of bearings from a limited number of measurement signals through the D-MKELM. The proposed method enables rapid fault diagnosis of bearings. With a diagnostic time of 0.55 s

a final recognition accuracy of 99.29% was achieved. The proposed method reduces the diagnostic time and exhibits the high diagnostic accuracy

providing a new approach for handling massive bearing data in the fault diagnosis.

关键词

Keywords

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