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基于优化稀疏编码学习的机械设备电子故障检测研究

作者：吴响容日期：2021-07-20/span> 浏览：880 查看PDF文档

基于优化稀疏编码学习的机械设备电子故障检测研究*

吴响容

(浙江经济职业技术学院物流与供应链管理学院,浙江杭州 310018)

摘要:针对现有机械设备电子故障检测方法非线性逼近性能差的问题,提出了基于优化稀疏编码学习的检测算法研究。采用了稀疏表达的方式来识别机械设备电子故障信号,提高了检测算法全局寻优的能力,避免陷入局部最优解;通过提升过完备字典模型内部原子结构与故障信号的匹配度的方式,获取了精度更高的稀疏解;促使稀疏逼近后重构信号的周期性与原始信号保持一致,并引入了特征自学习方案;最后采用分段的方式提取了各段信号的稀疏表征,改善了对原始故障信号的控制与检测性能。研究结果表明:提出检测算法在信号故障特征提取方面与原始信号周期性峰值匹配度更高,重构信号的控制误差较低,在稀疏度值超过100时的时间消耗相对于现有检测方法具有更明显的优势。

关键词:优化稀疏编码;松弛算法;稀疏解;自学习;机械设备电子故障检测

中图分类号:TH113;TP277 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)05-0605-06

本文引用格式:
吴响容.基于优化稀疏编码学习的机械设备电子故障检测研究［J］.机电工程,2021,38(5):605-610.
WU Xiang-rong. Mechanical and electronic fault detection based on optimized sparse［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(5):605-610.
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