典型文献
航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示
文献摘要：
航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性,还具有某些结构特征,而传统的以正交匹配追踪(OMP)算法为代表的贪婪类及其改进重构方法,通常仅利用了信号整体的稀疏性,未考虑结构性干扰可能造成的影响,导致算法求解效率较低.针对这一问题,提出了一种参数优化字典的结构化贝叶斯稀疏表示方法.首先,在OMP算法基础上,基于贝叶斯概率模型,研究了一种能够促进稀疏重构效果的结构化贝叶斯正交匹配追踪(SBOMP)稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解.其次,针对轴承故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将灰狼优化算法(GWO)引入到基于时频冲击字典的SBOMP模型中,为SBOMP模型提供高效的原子选取策略,降低了稀疏模型的复杂度.仿真与实验结果表明:所提方法能够更有效降低背景噪声和杂质频率的干扰,验证了所提方法对航空发动机轴承故障特征提取的有效性和适用性.
文献关键词：
故障诊断;结构化贝叶斯正交匹配追踪;灰狼优化算法;时频冲击字典;航空发动机轴承
中图分类号：
作者姓名：
张烁;刘治汶
作者机构：
电子科技大学 自动化工程学院,成都 611731
文献出处：
引用格式：
[1]张烁;刘治汶-.航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示)[J].航空学报,2022(09):164-175
A类：
结构化贝叶斯正交匹配追踪,SBOMP,时频冲击字典
B类：
航空发动机轴承,稀疏表示,轴承振动,振动信号,瞬时冲击,时频变换,变换域,稀疏性,贪婪,重构方法,求解效率,表示方法,贝叶斯概率模型,稀疏重构,构效,表示模型,故障振动,匹配分析,余程,灰狼优化算法,GWO,选取策略,稀疏模型,背景噪声,轴承故障特征提取
AB值：
0.2088
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