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基于衰减余弦字典和稀疏特征符号搜索算法的轴承微弱故障特征提取
被引量：
6
1
作者
周浩轩
刘义民
刘韬
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第21期164-171,共8页
通过分析轴承内外圈故障时域波形特征,结合其早期微弱故障特点,提出了一种与轴承故障波形高度匹配的衰减余弦过完备字典,同时与稀疏表示基追踪方法的特征符号搜索算法相结合的新型算法(ACFS),实现了强噪声干扰下轴承微弱故障特征的提取...
通过分析轴承内外圈故障时域波形特征,结合其早期微弱故障特点,提出了一种与轴承故障波形高度匹配的衰减余弦过完备字典,同时与稀疏表示基追踪方法的特征符号搜索算法相结合的新型算法(ACFS),实现了强噪声干扰下轴承微弱故障特征的提取。通过分析原始信号频谱与理论故障特征,确定了张成原子库的参数,并结合特征符号搜索算法对不同信噪比轴承内圈仿真信号和轴承全寿命数据中的早期微弱故障信号进行了分析。对比普通包络解调方法与基于Symlet8小波包字典的普通BPDN结果表明,该方法可以在极早期实际轴承故障信号中高效、准确地提取出故障特征频率。对于噪声具有极好的冗余度与鲁棒性。
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关键词
稀疏表示
基追踪
衰减余弦字典
轴承早期故障
特征符号搜索
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职称材料
基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
郑胜
刘韬
+1 位作者
刘畅
李华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期174-179,217,共7页
针对滚动轴承多故障特征相互耦合不易诊断的问题,提出了一种将级联过完备字典与以基追踪降噪问题为优化原则的特征符号搜索(FSS)算法相结合的轴承复合故障诊断方法。该方法根据轴承故障冲击响应信号的特点,以轴承阻尼二阶系统的单位冲...
针对滚动轴承多故障特征相互耦合不易诊断的问题,提出了一种将级联过完备字典与以基追踪降噪问题为优化原则的特征符号搜索(FSS)算法相结合的轴承复合故障诊断方法。该方法根据轴承故障冲击响应信号的特点,以轴承阻尼二阶系统的单位冲击响应函数作为级联过完备字典基函数,并通过相关滤波法获取构建字典的参数。结合得到的字典,使用特征符号搜索算法对信号中不同类型的故障冲击成分进行稀疏分解并重构,进而实现各故障特征的分离和提取。轴承复合故障仿真信号和实测信号的分析结果表明,所提方法能有效地分离和提取出复合故障中的各类故障特征,同时对降噪具有极好的鲁棒性。
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关键词
轴承复合故障
级联过完备字典
基追踪降噪
特征符号搜索
(FSS)
相关滤波
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职称材料
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
被引量：
2
3
作者
曲建岭
余路
+2 位作者
高峰
田沿平
李俨
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第1期41-44,72,共5页
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...
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。
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关键词
移不变字典学习
稀疏编码
特征符号搜索
振动信号
故障识别
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职称材料
题名
基于衰减余弦字典和稀疏特征符号搜索算法的轴承微弱故障特征提取
被引量：
6
1
作者
周浩轩
刘义民
刘韬
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第21期164-171,共8页
基金
国家自然科学基金(51675251)
云南省应用基础研究计划项目重点项目(201601PE00008)
文摘
通过分析轴承内外圈故障时域波形特征,结合其早期微弱故障特点,提出了一种与轴承故障波形高度匹配的衰减余弦过完备字典,同时与稀疏表示基追踪方法的特征符号搜索算法相结合的新型算法(ACFS),实现了强噪声干扰下轴承微弱故障特征的提取。通过分析原始信号频谱与理论故障特征,确定了张成原子库的参数,并结合特征符号搜索算法对不同信噪比轴承内圈仿真信号和轴承全寿命数据中的早期微弱故障信号进行了分析。对比普通包络解调方法与基于Symlet8小波包字典的普通BPDN结果表明,该方法可以在极早期实际轴承故障信号中高效、准确地提取出故障特征频率。对于噪声具有极好的冗余度与鲁棒性。
关键词
稀疏表示
基追踪
衰减余弦字典
轴承早期故障
特征符号搜索
Keywords
sparse representation
basis pursuing
attenuated cosine dictionary
bearing early fault
feature sign search
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
郑胜
刘韬
刘畅
李华
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期174-179,217,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1306103)
国家自然科学基金(52065030,51875272)
+1 种基金
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)
云南省重点研发计划(2017FA028)。
文摘
针对滚动轴承多故障特征相互耦合不易诊断的问题,提出了一种将级联过完备字典与以基追踪降噪问题为优化原则的特征符号搜索(FSS)算法相结合的轴承复合故障诊断方法。该方法根据轴承故障冲击响应信号的特点,以轴承阻尼二阶系统的单位冲击响应函数作为级联过完备字典基函数,并通过相关滤波法获取构建字典的参数。结合得到的字典,使用特征符号搜索算法对信号中不同类型的故障冲击成分进行稀疏分解并重构,进而实现各故障特征的分离和提取。轴承复合故障仿真信号和实测信号的分析结果表明,所提方法能有效地分离和提取出复合故障中的各类故障特征,同时对降噪具有极好的鲁棒性。
关键词
轴承复合故障
级联过完备字典
基追踪降噪
特征符号搜索
(FSS)
相关滤波
Keywords
bearing compound faults
cascaded over complete dictionary
basis pursuit de-noising
feature sign search(FSS)
correlation filtering
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
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
被引量：
2
3
作者
曲建岭
余路
高峰
田沿平
李俨
机构
海军航空大学青岛校区
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第1期41-44,72,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51505491)
航空科学基金资助项目(20165853040)
文摘
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。
关键词
移不变字典学习
稀疏编码
特征符号搜索
振动信号
故障识别
Keywords
shift invariant dictionary learning
sparse coding
feature sign search
vibration signal
fault diagnosis
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391 [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
基于衰减余弦字典和稀疏特征符号搜索算法的轴承微弱故障特征提取
周浩轩
刘义民
刘韬
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法
郑胜
刘韬
刘畅
李华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
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
曲建岭
余路
高峰
田沿平
李俨
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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