文档名：非凸正则化稀疏表示及其轴承故障特征提取应用
振动信号监测是轴承故障诊断的有效方式,关键是如何从噪声干扰下精确估计振动信号中的故障特征成分.基于凸正则化的稀疏表示方法是一种有效的特征成分提取方法,但存在严重的特征成分幅值低估问题.针对此问题,基于广义极小极大凹(GMC)罚函数,一种新的非凸正则化稀疏表示方法被提出.基于GMC构建的稀疏正则模型可以在一定条件下保证为凸函数,利用凸优化算法可以优化求解得到其全局最优解.此外,针对稀疏表示方法中正则化参数设定这一关键问题,一种自适应正则化参数选取方案被提出.仿真和实验验证表明,相较于凸正则化稀疏表示方法,利用所提方法可以更好估计信号特征成分,改善特征成分幅值低估问题.
作者：王林蔡改改王俊沈长青黄伟国朱忠奎
作者单位：苏州大学轨道交通学院,江苏苏州215131
母体文献：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论文集
会议名称：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
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：轴承故障诊断 特征提取 非凸正则化 稀疏表示
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 956.57 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
