基于改进MOD学习的滚动轴承振动信号稀疏表示

发布时间：2017-10-18 17:33

  本文关键词：基于改进MOD学习的滚动轴承振动信号稀疏表示

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【摘要】：基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为稀疏的变换系数。相对DCT、FFT和未改进的处理方法,该方法得到的变换系数更稀疏。将该方法应用到基于压缩感知的滚动轴承振动信号处理,在相同的重构误差范围内,该方法所需要的观测数更少,计算量更小。
【作者单位】： 昆明理工大学机电工程学院;
【关键词】： 稀疏表示 字典学习 滚动轴承 最优方向法(MOD)
【基金】：国家自然科学基金(No.51405211) 云南省教育厅科学研究基金(No.2013Y311)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滚动轴承大量应用于旋转机械中,其工作状态将直接影响到旋转机械的运行状态。滚动轴承的故障诊断方法包括温度、油样分析、振动分析等方法,其中振动方法应用最为实用、有效。加速度传感器由于频率范围宽、内部无磨损部件、安装条件受现场环境影响小等优点,在滚动轴承信号

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本文编号：1056242