多尺度移不变稀疏编码及其在机械故障诊断中的应用

作者：朱会杰; 王新晴; 芮挺; 李艳峰; 王东

来源：北京理工大学学报, 2016, (01): 19-24.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2016.01.004

• 移不变稀疏编码
• 多尺度
• 故障诊断
• 字典学习 shift invariant sparse coding
• multi scale
• fault diagnosis
• dictionary learning

提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断.将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理.为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在一起.经实验验证,即使在训练样本和测试样本负载不同的情况下,文中方案仍然能够以较高的准确率识别出轴承的故障位置和程度.与其他方法相比,文中方法的准确率、鲁棒性更高,具有一定的工程应用价值.

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学