基于LFDA和稀疏表示的轴承故障诊断

刘师良; 周玉国; 董玉新; 金钊; 卜振飞

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基于LFDA和稀疏表示的轴承故障诊断

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由于轴承信号是含有大量噪声的多模态数据,故障识别困难,提出了一种LFDA和稀疏表示算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的多模态轴承故障数据进行LFDA降维处理,提取故障数据的局部Fisher特征,保持了不同类别之间的区分度;其次,构建自适应特征字典,使用正交匹配追踪算法对故障信号稀疏表示,减少了被测样本数据中包含的噪声,降低了数据的计算复杂度;最后,利用最小重构误差方法对测试样本进行分类。实验结果证明,该方法在诊断精度上优于其他对比方法。

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来源
《青岛理工大学学报》 |2023年第1期|127-132|共6页
作者
刘师良; 周玉国; 董玉新; 金钊; 卜振飞;
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作者单位

青岛理工大学信息与控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;模式识别与装置;
关键词
故障诊断; 轴承; 稀疏表示(SR); 局部Fisher判别分析(LFDA); 正交匹配追踪(OMP);

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