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基于AP-FBSOMP组合算法的轴承微弱故障智能诊断分析
被引量：
1
1
作者
于春霞
张建国
李明
《中国工程机械学报》
北大核心
2022年第2期178-183,共6页
为增强轴承微弱故障信号分块压缩感知(CS)重构性能,综合运用信号分块自适应(AP)以及K奇异值分解(KSVD)优化正交匹配追踪(OMP)算法,设计一种AP-FBSOMP组合算法,并开展故障智能诊断实测分析。研究结果表明:随着重构支撑集的有效支撑集原...
为增强轴承微弱故障信号分块压缩感知(CS)重构性能,综合运用信号分块自适应(AP)以及K奇异值分解(KSVD)优化正交匹配追踪(OMP)算法,设计一种AP-FBSOMP组合算法,并开展故障智能诊断实测分析。研究结果表明:随着重构支撑集的有效支撑集原子数增加后,获得了跟初始信号误差更低的重构信号,重构信号达到了更低误差,显著优化了信号重构效果。相对OMP、SP、SOMP的重构时间明显缩短,FBSOMP算法都具备更优的重构结果。利用不同算法处理相对误差及其重构时间测试结果得到,以FBSOMP算法重构相对误差最小,能够更加快速达到重构的效果。信号重构可以达到准确重现初始信号故障特征的状态,有效实现了理想的匹配效果。FBSOMP算法则可以实现高效运行的性能,由此大幅提高重构信号精度。
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关键词
压缩感知(CS)
自适应分块
重构算法
稀疏字典
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职称材料
题名
基于AP-FBSOMP组合算法的轴承微弱故障智能诊断分析
被引量：
1
1
作者
于春霞
张建国
李明
机构
黄河科技学院计算机系
河南
理工大学机械工程学院
河南力天刀具有限公司技术开发部
出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2022年第2期178-183,共6页
基金
河南省民办高等学校品牌专业建设资助项目(ZLG201903)。
文摘
为增强轴承微弱故障信号分块压缩感知(CS)重构性能,综合运用信号分块自适应(AP)以及K奇异值分解(KSVD)优化正交匹配追踪(OMP)算法,设计一种AP-FBSOMP组合算法,并开展故障智能诊断实测分析。研究结果表明:随着重构支撑集的有效支撑集原子数增加后,获得了跟初始信号误差更低的重构信号,重构信号达到了更低误差,显著优化了信号重构效果。相对OMP、SP、SOMP的重构时间明显缩短,FBSOMP算法都具备更优的重构结果。利用不同算法处理相对误差及其重构时间测试结果得到,以FBSOMP算法重构相对误差最小,能够更加快速达到重构的效果。信号重构可以达到准确重现初始信号故障特征的状态,有效实现了理想的匹配效果。FBSOMP算法则可以实现高效运行的性能,由此大幅提高重构信号精度。
关键词
压缩感知(CS)
自适应分块
重构算法
稀疏字典
Keywords
compressed sensing(CS)
adaptive block
reconstruction algorithm
sparse dictionary
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于AP-FBSOMP组合算法的轴承微弱故障智能诊断分析
于春霞
张建国
李明
《中国工程机械学报》
北大核心
2022
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