采用字典学习和AdaBoost算法的信号诊断

摘要

信号处理和机器学习是故障诊断过程中的关键技术,针对机械关键零部件的传统诊断技术,提出了一种采用字典学习和AdaBoost算法的信号诊断方法。该方法基于原始振动信号驱动训练数据,通过K-SVD和OMP算法更新字典并对其在字典空间稀疏表示,筛选重构所得增强信号时、频域特征,采用集成算法在AdaBoost神经网络分类器中实现振动信号的诊断。研究表明,采用字典学习和AdaBoost算法的信号诊断方法自适应强,能准确提取信号本质特征,诊断精度高,优于传统诊断技术。