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摘要
静电监测是一种高灵敏的监测方式，能够更早监测到系统性能退化的发生，但静电信号微弱，在实际复杂环境中易受到工况变化干扰而降低其监测能力。在滚动轴承静电监测过程中，有效静电信号易被噪声淹没，故障特征难以提取。为解决上述问题，提出基于聚类收缩分段正交匹配追踪算法（cluster-contraction stagewise orthogonal matching pursuit,CcStOMP）稀疏表示的方法用于滚动轴承静电信号故障特征提取。该方法在分段正交匹配追踪算法（stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP）中加入聚类收缩机制，在原子搜索过程中对所选原子进行二次过滤，更新支撑集，最后求解权值并更新残差对原始静电信号重构，提取滚动轴承故障特征成分，保持快速收敛性，同时提高了稀疏恢复的准确性。通过监测滚动轴承外圈和轴承滚子故障实测信号，与StOMP算法对比分析得出，CcStOMP算法具有更准确提取滚动轴承静电监测信号的故障特征的优点。
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单位江苏理工学院; 南京英田光学工程股份有限公司; 南京航空航天大学
