基于移不变字典学习和稀疏编码的滚动轴承故障识别算法
Fault recognition algorithm for rolling bearings based on shift invariant dictionary learning and sparse coding
1. 海军航空大学青岛校区, 山东 青岛 266041
2. 西北工业大学 自动化学院, 西安 710072
摘要
针对现有旋转机械故障识别算法过度依赖专家先验知识的问题，提出了一种基于移不变字典学习和稀疏编码（SIDL-SC）的自适应故障识别算法。将不同故障状态下的振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度；将加入自适应惩罚因子的移不变字典学习算法用于提取不同故障状态下的移不变基函数；利用高效的特征符号搜索算法求解待识别信号在不同基函数下的稀疏系数以实现对待识别信号的重构。最后，以重构残差作为对该信号故障状态识别的判断依据。滚动轴承振动数据库和实测航空发动机振动信号的实验结果表明，该算法相较于现有算法具有更高的故障识别准确率，在实际中具有较强的可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51505491)
航空科学基金资助项目(20165853040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0687
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 41-44,72
文章编号: 1001-3695(2019)01-009-0041-04
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
曲建岭, 余路, 高峰, 等. 基于移不变字典学习和稀疏编码的滚动轴承故障识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 41-44,72. (Qu Jianling, Yu Lu, Gao Feng, et al. Fault recognition algorithm for rolling bearings based on shift invariant dictionary learning and sparse coding [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 41-44,72. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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