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基于ADMM字典学习的滚动轴承振动信号稀疏分解

孙占龙; 佟庆彬 中国机械工程 2017年第03期

摘要:在稀疏分解过程中,字典模型构建的结果会直接影响稀疏分解的效果。为获得结构更好的字典,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的字典学习方法,在字典学习过程中采用交替方向乘子法逐个更新字典中原子,得到的字典具有良好的结构。将该字典学习方法应用到滚动轴承振动信号稀疏分解中,能获得更快的字典学习速度和更好的稀疏分解效果。与K-SVD字典学习方法相比较,证明了所提方法在轴承信号稀疏分解中的优越性。

关键词:滚动轴承稀疏分解交替方向乘子法字典学习

单位:北京交通大学电气工程学院; 北京100044

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中国机械工程

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