典型文献
基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究
文献摘要：
针对轴承故障诊断方法存在数据存储、传输、处理效率低,以及模型参数量大导致资源浪费、故障诊断精度低等问题,在基于改进的分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法的基础上,针对SWOMP算法存在重构精度低的问题,在SWOMP算法中引入S形函数与对原子支撑集的二次选择过程,提出了一种基于S形二次分段弱正交匹配追踪(SQSWOMP)算法的轴承实时故障诊断方法.首先,采用滑动移窗,将轴承历史数据分割成矩阵,得到了其初始字典,用改进的K-SVD算法建立了过完备字典;然后,将SQSWOMP算法与训练好的过完备字典结合,重构了轴承的实时振动信号;最后,利用字典可以有效对特定状态信号进行稀疏分解,而对其他状态信号不能稀疏分解的特点,对重构信号进行了分类.研究结果表明:相比于其他匹配追踪算法,SQSWOMP算法在重建精度和效率方面具有优势,解决了 SWOMP算法重建精度低的问题;在不需要消耗大量存储、传输资源的情况下,采用SQSWOMP算法可将正常、内圈、外圈、滚动体故障诊断准确率提升2.17％、23.46％、17.30％、18.38％,且其准确率也优于其他方法,为轴承的实时故障诊断提供了便利.
文献关键词：
分段弱正交匹配追踪算法;S形二次分段弱正交匹配追踪算法;压缩感知理论;信号重构;稀疏表示;改进贪婪算法
中图分类号：
作者姓名：
钱子君;吴波;于剑峰;王文瑞;王振明;袁晓兵
作者机构：
中国科学院上海高等研究院,上海200120;中国科学院大学,北京100089;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200233
文献出处：
引用格式：
[1]钱子君;吴波;于剑峰;王文瑞;王振明;袁晓兵-.基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究)[J].机电工程,2022(10):1333-1344,1355
A类：
SQSWOMP,SWOMP,分段弱正交匹配追踪算法,改进贪婪算法
B类：
诊断研究,轴承故障诊断,故障诊断方法,数据存储,处理效率,模型参数量,资源浪费,故障诊断精度,形函数,支撑集,历史数据,数据分割,割成,字典,SVD,练好,振动信号,用字,稀疏分解,重构信号,重建精度,内圈,外圈,滚动体,故障诊断准确率,准确率提升,其他方法,压缩感知理论,信号重构,稀疏表示
AB值：
0.235869
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