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摘要
针对利用时域信号进行稀疏编码存在的特征时移现象以及单通道信号分析易造成信息遗漏等问题,将全矢谱技术与稀疏编码相结合,提出了一种新的滚动轴承故障识别方法:首先对各状态下的滚动轴承同源双通道信号进行全矢信息融合;然后将融合后得到的主振矢信号进行字典学习,以构造各类信号的冗余字典;最后利用各类字典分别重构测试样本,将其重构误差的大小作为判断样本状态类别的依据.该方法通过将时域信号全矢融合后转化为主振矢信号,其训练样本中所包含的信息更加全面准确,且免去了特征提取步骤,减少了人为因素的影响.实验结果表明,该方法计算效率高,实用性好,可有效判断出滚动轴承的故障类型.
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