【摘 要】
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滚动轴承是机械设备的易损部件之一,其局部损伤会激励轴承系统的固有频率振动,因此提取相应的故障特征频率是诊断轴承故障的关键.本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理
【机 构】
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北京化工大学 机电工程学院,北京 100029
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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滚动轴承是机械设备的易损部件之一,其局部损伤会激励轴承系统的固有频率振动,因此提取相应的故障特征频率是诊断轴承故障的关键.本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理论,发展了一种基于随机降维映射特征提取与稀疏表示分类相结合的滚动轴承故障识别方法.该方法将待测故障信号样本表示为训练样本集的过完备字典稀疏线性组合,然后使用随机测量矩阵获取待测信号样本的随机降维映射特征量和训练样本集稀疏表示的感知矩阵,利用稀疏促进优化策略求解故障信号测试样本的稀疏解,再由测试样本特征值的冗余误差最小值确定故障归属类,从而实现了对滚动轴承故障的稀疏表示多分类识别.
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