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基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
刘小峰
刘万
+1 位作者
孙兵
柏林
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第18期6371-6380,共10页
针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法。该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特...
针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法。该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特征稀疏分类性能的评分矩阵,以评分矩阵迭代优化后得到的权值矩阵对输入特征进行协同稀疏表示,更新字典原子与稀疏系数,使得同类故障模式下的稀疏重构误差最小化,不同类故障模式下的稀疏重构误差最大化,以增强每个样本特征的协同稀疏分类性能。该方法避免了多工况故障诊断中敏感特征筛选及特征高维映射的繁琐步骤,无需大量历史故障数据支撑,通过故障特征的自适应协同稀疏表征与稀疏分类器的加权迭代优化,建立最能表征设备故障状态的稀疏字典,有效提升了稀疏分类器对多工况设备故障的鉴别能力。滚动轴承与齿轮箱故障诊断实验结果表明,提出方法比现有的稀疏分类算法与传统的神经网络分类算法,具有更高的故障辨识精度与工况环境鲁棒性。
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关键词
协同稀疏表示
自适应加权
重构残差
稀疏
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设备故障诊断
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职称材料
多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
被引量：
1
2
作者
叶枫
叶学义
+1 位作者
罗宵晗
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第14期134-141,共8页
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联...
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。
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关键词
非对称局部二值模式(AR-LBP)
韦伯局部描述子(WLD)
协同
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分类(CRC)
稀疏
增强的
协同
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分类(SA-CRC)
特征提取
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职称材料
题名
基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法
被引量：
6
1
作者
刘小峰
刘万
孙兵
柏林
机构
重庆大学机械与运载工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第18期6371-6380,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51975067,51675064)。
文摘
针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法。该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特征稀疏分类性能的评分矩阵,以评分矩阵迭代优化后得到的权值矩阵对输入特征进行协同稀疏表示,更新字典原子与稀疏系数,使得同类故障模式下的稀疏重构误差最小化,不同类故障模式下的稀疏重构误差最大化,以增强每个样本特征的协同稀疏分类性能。该方法避免了多工况故障诊断中敏感特征筛选及特征高维映射的繁琐步骤,无需大量历史故障数据支撑,通过故障特征的自适应协同稀疏表征与稀疏分类器的加权迭代优化,建立最能表征设备故障状态的稀疏字典,有效提升了稀疏分类器对多工况设备故障的鉴别能力。滚动轴承与齿轮箱故障诊断实验结果表明,提出方法比现有的稀疏分类算法与传统的神经网络分类算法,具有更高的故障辨识精度与工况环境鲁棒性。
关键词
协同稀疏表示
自适应加权
重构残差
稀疏
表示
分类器
设备故障诊断
Keywords
cooperative sparse representation
adaptive weighting
reconstruction residual
sparse representation classifier
equipment fault diagnosis
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
被引量：
1
2
作者
叶枫
叶学义
罗宵晗
陈泽
机构
杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第14期134-141,共8页
基金
国家自然科学基金(No.60802047,No.60702018)
文摘
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。
关键词
非对称局部二值模式(AR-LBP)
韦伯局部描述子(WLD)
协同
表示
分类(CRC)
稀疏
增强的
协同
表示
分类(SA-CRC)
特征提取
Keywords
Asymmetric Region Local Binary Pattern(AR-LBP)
Weber Local Descriptor(WLD)
Collaborative Representation based Classification(CRC)
Sparsity Augmented Collaborative Representation based Classification(SA-CRC)
feature extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法
刘小峰
刘万
孙兵
柏林
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
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职称材料
2
多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
叶枫
叶学义
罗宵晗
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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