基于字典原子优化的滑动轴承摩擦状态识别
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation（2018）
摘要
为了解决滑动轴承摩擦故障诊断困难的问题,结合近年来兴起的稀疏表示理论,提出了一种基于字典原子优化的滑动轴承摩擦状态识别方法.针对监督字典训练算法复杂、运行时间长的缺陷,从字典更新的角度出发,在快速字典SRC的基础上,筛选出不适合分类的交叉字典原子,然后,利用类别本征字典和稀疏系数重构测试样本,由重构残差最小值确定目标归属类别,实现对滑动轴承摩擦状态的识别.柴油机曲轴端滑动轴承实例表明,方法有效简化了判别字典的训练步骤,降低了复杂度,提高了分类效率,识别效率平均为96.69％.
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