基于双稀疏字典的轴承故障特征提取

基于双稀疏字典的轴承故障特征提取
王建景;李永健;谭力;孟威
【期刊名称】《五邑大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2023(37)1
【摘要】为了改善传统稀疏表示方法故障特征提取精度低的问题,本文提出基于离散余弦(DCT)字典和Laplace小波字典组合方法用于提取轴承故障特征.首先应用离散余弦字典提取谐波信号,以减少谐波信号的干扰;接下来应用Laplace小波字典提取轴承故障冲击进一步减少噪声干扰;引用二次分解正交匹配追踪算法(SS-OMP)求解稀疏系数;重构故障信号并进行包络谱分析,最终提取故障特征.实验结果表明本文方法与单一Laplace小波字典方法和快速谱峭度方法(SK)相比,故障特征提取精度得到了提高,且重构信号的相关系数达到了0.923.
【总页数】10页(P38-47)
【作者】王建景;李永健;谭力;孟威
【作者单位】五邑大学轨道交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH133.33
【相关文献】
1.基于实测冲击响应字典稀疏表示的齿轮系统侧隙故障特征提取
2.基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取
3.基于多字典共振稀疏分解的脉冲故障特征提取
4.基
于衰减余弦字典和稀疏特征符号搜索算法的轴承微弱故障特征提取5.基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。