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题名基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究
被引量：2
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作者
钱子君
吴波
于剑峰
王文瑞
王振明
袁晓兵
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第10期1333-1344,1355,共13页
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基金
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1463800)
中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术重点实验室基金资助项目(6142804190206)。
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文摘
针对轴承故障诊断方法存在数据存储、传输、处理效率低,以及模型参数量大导致资源浪费、故障诊断精度低等问题,在基于改进的分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法的基础上,针对SWOMP算法存在重构精度低的问题,在SWOMP算法中引入S形函数与对原子支撑集的二次选择过程,提出了一种基于S形二次分段弱正交匹配追踪(SQSWOMP)算法的轴承实时故障诊断方法。首先,采用滑动移窗,将轴承历史数据分割成矩阵,得到了其初始字典,用改进的K-SVD算法建立了过完备字典;然后,将SQSWOMP算法与训练好的过完备字典结合,重构了轴承的实时振动信号;最后,利用字典可以有效对特定状态信号进行稀疏分解,而对其他状态信号不能稀疏分解的特点,对重构信号进行了分类。研究结果表明:相比于其他匹配追踪算法,SQSWOMP算法在重建精度和效率方面具有优势,解决了SWOMP算法重建精度低的问题;在不需要消耗大量存储、传输资源的情况下,采用SQSWOMP算法可将正常、内圈、外圈、滚动体故障诊断准确率提升2.17%、23.46%、17.30%、18.38%,且其准确率也优于其他方法,为轴承的实时故障诊断提供了便利。
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关键词
分段弱正交匹配追踪算法
s形二次分段弱正交匹配追踪算法
压缩感知理论
信号重构
稀疏表示
改进贪婪算法
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Keywords
stagewise weak orthogonal matching pursuit(sWOMP)
s-shaped quadratic stagewise weak orthogonal matching pursuit(sQsWOMP)
compressed sensingtheory
signal reconstruction
sparse representation
improved greedy algorithm
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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