基于重叠群的滚动轴承故障诊断方法、系统、设备及介质

本申请提供了一种基于重叠群的滚动轴承故障诊断方法、系统、设备及介质，根据本申请的方法包括：获取振动信号，通过基于频率切片函数的频率切片小波变换构建重加权重叠群稀疏收缩模型；再建立以谐波谱峭度HSK和相关泰尔指数CTI为双优化目标的数学模型框架，用多目标粒子群优化算法MOPSO对多参数协同优化以获取最优参数；最后将最优参数带入模型强化频域共振频带，计算得到包络解调谱并提取故障特征频率。本发明可有效分离故障冲击成分与噪声干扰，增强故障特征稀疏表示能力，通过双目标优化提升诊断精度，适用于强噪声、复杂工况下滚动轴承的故障诊断，具有高效、准确、适应性强等优点。