信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

• 作者: 张新鹏 程哲 胡茑庆 胡雷 陈凌
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承故障检测 稀疏分解 字典学习 稀疏表示误差
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程?计算机科学与技术
• 页码范围: 141-147
• 页数: 7页
• 分类号: TP206
• 字数: 5448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11887/j.cn.201603024

摘要

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中，提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点，将待分析信号在该字典上展开，通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态，从而实现轴承的故障检测。实验结果表明：当误差阈值设置合理时，该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡茑庆	国防科技大学装备综合保障技术重点实验室	65	1255	20.0	33.0
2	胡雷	国防科技大学装备综合保障技术重点实验室	9	58	5.0	7.0
3	程哲	国防科技大学装备综合保障技术重点实验室	7	76	5.0	7.0
4	陈凌	国防科技大学装备综合保障技术重点实验室	5	41	4.0	5.0
5	张新鹏	国防科技大学装备综合保障技术重点实验室	1	9	1.0	1.0