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摘要:
针对滚动轴承故障信号分块压缩感知过程中,因分块之间的稀疏度差异较大以及重构支撑集构造不合理,致使信号重构精度较低,影响信号整体重构效果的问题,提出基于自适应分块前向后向分段正交匹配追踪算法(Adaptive block forward and backward stagewise orthogonal matching pursuit,Adaptive Block-FBStOMP).首先,依据短时自相关算法确定滚动轴承故障信号自适应分块长度,并根据此长度对信号进行自适应分块;其次,利用K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD 算法训练稀疏字典;最后,提出FBStOMP算法,在重构过程中增加原子回溯和二次筛选过程,提高有效支撑集原子被全部选入支撑集中的可能性,改善重构效果.通过仿真信号和故障信号试验分析可知,与传统压缩感知重构算法相比,该算法能够有效提升滚动轴承故障信号的重构精度.
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文献信息
篇名 自适应分块前向后向分段正交匹配追踪在重构滚动轴承故障信号中应用
来源期刊 机械工程学报 学科 工学
关键词 压缩感知 自适应分块 重构算法 稀疏字典
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 机械动力学
研究方向 页码范围 91-101
页数 11页 分类号 TG156
字数 语种 中文
DOI 10.3901/JME.2020.09.091
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟宗 71 591 13.0 21.0
2 潘作舟 4 22 1.0 4.0
3 石颖 2 0 0.0 0.0
4 陈子君 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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压缩感知
自适应分块
重构算法
稀疏字典
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机械工程学报
半月刊
0577-6686
11-2187/TH
大16开
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