基于ADMM字典学习的滚动轴承振动信号稀疏分解

• 作者: 佟庆彬 孙占龙
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 稀疏分解 交替方向乘子法 字典学习
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 310-315
• 页数: 6页
• 分类号: TH113.1|TH165.3
• 字数: 4064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.03.010

摘要

在稀疏分解过程中,字典模型构建的结果会直接影响稀疏分解的效果.为获得结构更好的字典,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的字典学习方法,在字典学习过程中采用交替方向乘子法逐个更新字典中原子,得到的字典具有良好的结构.将该字典学习方法应用到滚动轴承振动信号稀疏分解中,能获得更快的字典学习速度和更好的稀疏分解效果.与K-SVD字典学习方法相比较,证明了所提方法在轴承信号稀疏分解中的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佟庆彬	北京交通大学电气工程学院	11	112	5.0	10.0
2	孙占龙	北京交通大学电气工程学院	3	20	3.0	3.0