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冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用
被引量：
6
1
作者
贺王鹏
訾艳阳
陈彬强
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期94-99,共6页
针对强背景噪声下机械故障微弱暂态特征表示和有效提取的难题,提出了通用的稀疏优化特征提取算法。算法针对含噪声冲击性特征提取问题设计了稀疏优化表征函数,该函数融合了冲击特征的保真度与惩罚函数因子,考虑了正则化参数以适应不同...
针对强背景噪声下机械故障微弱暂态特征表示和有效提取的难题,提出了通用的稀疏优化特征提取算法。算法针对含噪声冲击性特征提取问题设计了稀疏优化表征函数,该函数融合了冲击特征的保真度与惩罚函数因子,考虑了正则化参数以适应不同工程背景下各分析因子的实际影响,实现处理结果稀疏性极大化。同时,引入受控极小化方法对设计的表征函数进行转化,分解成一系列凸优化分析问题。提出了针对离散信号的有限差分式数值迭代算法,验证了其快速收敛性和数值稳定性,提出的算法对机械故障诊断的数字采样信号具有普遍适用性。将所提出的算法应用于实验室环境下的轴承故障特征识别中,无论是低噪声还是低信噪比白噪声环境下,振动信号中的冲击特征都得到了显著增强,在Hilbert包络谱中的故障特征频率及其高次谐波比能量中占优。所提出的算法还应用于电力机车走行部轮对的故障诊断中,在高强度的工程有色噪声环境下精确提取了其中的冲击衰减成分,在时域和频域诊断结果中都得到了准确的验证,指导了诊断实践。
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关键词
稀疏表示
凸优化问题
受控极小化
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用
被引量：
6
1
作者
贺王鹏
訾艳阳
陈彬强
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
美国纽约大学工程学院
厦门大学航空航天学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期94-99,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275384)
福建省重大科技项目(2014H6025)
福建省高端装备制造协同创新中心资助项目
文摘
针对强背景噪声下机械故障微弱暂态特征表示和有效提取的难题,提出了通用的稀疏优化特征提取算法。算法针对含噪声冲击性特征提取问题设计了稀疏优化表征函数,该函数融合了冲击特征的保真度与惩罚函数因子,考虑了正则化参数以适应不同工程背景下各分析因子的实际影响,实现处理结果稀疏性极大化。同时,引入受控极小化方法对设计的表征函数进行转化,分解成一系列凸优化分析问题。提出了针对离散信号的有限差分式数值迭代算法,验证了其快速收敛性和数值稳定性,提出的算法对机械故障诊断的数字采样信号具有普遍适用性。将所提出的算法应用于实验室环境下的轴承故障特征识别中,无论是低噪声还是低信噪比白噪声环境下,振动信号中的冲击特征都得到了显著增强,在Hilbert包络谱中的故障特征频率及其高次谐波比能量中占优。所提出的算法还应用于电力机车走行部轮对的故障诊断中,在高强度的工程有色噪声环境下精确提取了其中的冲击衰减成分,在时域和频域诊断结果中都得到了准确的验证,指导了诊断实践。
关键词
稀疏表示
凸优化问题
受控极小化
特征提取
故障诊断
Keywords
sparse representation
convex optimization
majorization minimization
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用
贺王鹏
訾艳阳
陈彬强
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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职称材料
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