基于稀疏表示的故障敏感特征提取方法

被引:26
作者
栗茂林 [1 ,2 ]
梁霖 [1 ]
王孙安 [1 ]
机构
[1] 西安交通大学机械工程学院
[2] 西安交通大学工程坊
关键词
稀疏表示; 主分量分析; 特征提取; 故障诊断;
D O I
暂无
中图分类号
TH165.3 [];
学科分类号
摘要
针对故障诊断中的特征选择问题,提出一种基于非负稀疏表示的低维敏感特征提取方法。为了增强主分量的可解释性,针对L1-范数优化目标,通过权系数的稀疏和非负约束实现非负稀疏主分量的提取。采用主分量特征的累积方差变化率自适应地确定稀疏度,并依据稀疏分量与原始特征少关联的需求确定稀疏分量的数目,实现敏感特征的优化提取。通过仿真数据的分析表明,非负稀疏分量不仅提取出描述原始数据分布的敏感特征,还提高了数据的聚类性能。将该方法应用于滚动轴承的多种故障状态识别中,在由非负稀疏主分量构成的特征空间中,数据的聚类效果优于主分量特征空间;综合分析稀疏参数的选取和敏感特征的提取过程,表明提出的稀疏表示方法不仅能自适应地确定稀疏度,还能有效地获取原始特征的敏感程度,为故障诊断特征提取提供了很好的解决方案。
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页数:8
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共 4 条
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