基于频域信号的稀疏编码在机械故障诊断中的应用

被引：10

作者：

朱会杰 ^{[1
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王新晴 ^{[1
]}

芮挺 ^{[1
]}

李艳峰 ^{[1
]}

李立平 ^{[3
]}

机构：

[1] 解放军理工大学野战工程学院

[2] 总装备部工程兵科研一所

[3] 总装备部汽车试验场

来源：

振动与冲击 | 2015年 / 34卷 / 21期

关键词：

故障诊断; 特征提取; 稀疏编码; K-SVD; 字典学习;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2015.21.011

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

提出了一种使用稀疏编码对机械频谱信号自学习并识别故障的方法。首先分别对每类频谱信号进行字典学习得到每类信号的字典,然后依次计算测试样本在各个类别的字典上的稀疏重构系数,利用稀疏重构系数与对应类别的字典重构测试样本。最后将重构残差作为识别依据,对机器状态进行判断。通过将振动信号从时域转化到频域,将复杂的移不变稀疏编码问题转化为普通的稀疏编码,并且得益于高效的K-SVD字典学习算法,计算效率得到了大幅提高。所提方案直接使用原始频谱信号作为训练集,不仅省去了特征提取过程,而且保留了更丰富的信息。经实验验证,该方案较基于时域的移不变稀疏编码具有更高的计算效率、准确率和稳定性。相对于常规诊断算法,除了有准确率的优势外,不易受负载变化的影响,所需人工干预较少。

引用

页码：59 / 64

页数：6

共 10 条

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