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基于迭代K-SVD算法的滚动轴承故障冲击提取方法

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近年来,基于字典学习的稀疏表示方法在机械故障诊断领域越来越受关注.在K-SVD算法的基础上,提出了一种迭代K-SVD算法.该算法将原始K-SVD算法重构的信号作为初始信号,继续执行K-SVD算法,如此迭代若干次.滚动轴承实测振动信号的分析结果表明,迭代K-SVD算法在降噪效果方面要优于原始算法,并且能够比基于解析字典的OMP算法更为准确地提取滚动轴承故障冲击特征.

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来源
《2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议》|2018年|82-85|共4页
会议地点内蒙古包头
作者
ZENG Ming; 曾鸣;
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作者单位

中国机械工程学会中国振动工程学会中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障信号; 冲击特征; 迭代K-SVD算法; 字典学习; 降噪效果;
入库时间 2022-08-17 11:34:11

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