基于字典原子优化的滑动轴承摩擦状态识别

• 作者: 刘鹏 魏伟
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 滑动轴承 状态识别 字典优化 主成分分析 原子相干度
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 202-207
• 页数: 6页
• 分类号: TH117.2|TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.05.026

摘要

为了解决滑动轴承摩擦故障诊断困难的问题,结合近年来兴起的稀疏表示理论,提出了一种基于字典原子优化的滑动轴承摩擦状态识别方法.针对监督字典训练算法复杂、运行时间长的缺陷,从字典更新的角度出发,在快速字典SRC的基础上,筛选出不适合分类的交叉字典原子,然后,利用类别本征字典和稀疏系数重构测试样本,由重构残差最小值确定目标归属类别,实现对滑动轴承摩擦状态的识别.柴油机曲轴端滑动轴承实例表明,方法有效简化了判别字典的训练步骤,降低了复杂度,提高了分类效率,识别效率平均为96.69％.