典型文献
基于AP-FBSOMP组合算法的轴承微弱故障智能诊断分析
文献摘要：
为增强轴承微弱故障信号分块压缩感知(CS)重构性能,综合运用信号分块自适应(AP)以及K奇异值分解(KSVD)优化正交匹配追踪(OMP)算法,设计一种AP-FBSOMP组合算法,并开展故障智能诊断实测分析.研究结果表明:随着重构支撑集的有效支撑集原子数增加后,获得了跟初始信号误差更低的重构信号,重构信号达到了更低误差,显著优化了信号重构效果.相对OMP、SP、SOMP的重构时间明显缩短,FBSOMP算法都具备更优的重构结果.利用不同算法处理相对误差及其重构时间测试结果得到,以FBSOMP算法重构相对误差最小,能够更加快速达到重构的效果.信号重构可以达到准确重现初始信号故障特征的状态,有效实现了理想的匹配效果.FBSOMP算法则可以实现高效运行的性能,由此大幅提高重构信号精度.
文献关键词：
压缩感知(CS);自适应分块;重构算法;稀疏字典
中图分类号：
作者姓名：
于春霞;张建国;李明
作者机构：
黄河科技学院计算机系,河南郑州450063;河南理工大学机械工程学院,河南郑州451460;河南力天刀具有限公司技术开发部,河南郑州450053
文献出处：
引用格式：
[1]于春霞;张建国;李明-.基于AP-FBSOMP组合算法的轴承微弱故障智能诊断分析)[J].中国工程机械学报,2022(02):178-183
A类：
FBSOMP,KSVD,SOMP
B类：
AP,组合算法,轴承,微弱故障,故障智能诊断,诊断分析,强轴,弱故障信号,分块压缩感知,CS,重构性,奇异值分解,优化正交匹配追踪,实测分析,支撑集,有效支撑,原子数,重构信号,信号重构,构效,SP,间测,算法重构,速达,故障特征,高效运行,信号精度,自适应分块,重构算法,稀疏字典
AB值：
0.33996
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