基于K-PSO稀疏表示的故障分类方法研究

发布时间：2017-07-01 12:22

  本文关键词：基于K-PSO稀疏表示的故障分类方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对现代复杂生产过程中不能准确识别、分类多种故障的问题,提出一种改进的稀疏表示故障分类方法。该方法依据信号的稀疏表示来判断故障所属类别。其具体实现过程首先是利用K-均值奇异值分解(K-SVD)算法构造过完备字典,使其包含原信息的主要特征,再通过粒子群(PSO)算法有效地搜索并寻找稀疏分解中产生的在过完备字典范围中的最匹配原子,最后利用以该匹配原子为基础的稀疏表示结果实现对多故障问题的分类识别。运用数值仿真验证了该算法的可行性和有效性。同时,针对柴油机燃油系统的故障分类,将该方法与基于BP神经网络和SVM的分类识别方法进行比较,实验表明该算法在故障分类上具有更好的效果。
【作者单位】： 杭州电子科技大学新型电子器件研究所;湖州师范学院信息与控制技术研究所;
【关键词】： 稀疏表示 K-均值奇异值分解算法 粒子群算法 故障分类
【基金】：国家自然科学基金项目(61573137)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-23返修日期:2016-03-08本文受国家自然科学基金项目(61573137)资助。随着设备技术水平的提高和复杂度的日益增加,故障检测和分类成为了现代复杂生产过程中必不可少的部分。故障分类[1]是在系统对象出现多种故障的情况下,根据类标签已知的对象学习获得一个分

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