论文摘要
在机械故障诊断中,针对传统方法提取微弱故障特征时易受强背景噪声干扰而精度低的问题,提出了一种基于数据驱动的广义最小最大凹惩罚函数增强的稀疏特征提取方法。该方法利用非凸的最小最大凹惩罚函数建立无约束优化问题目标函数来提高故障特征的提取精度。该惩罚函数非凸可加强特征的稀疏性,并且证明了保持目标函数整体呈现严格凸性所需要满足的约束条件。将近端算法用于所构造的无约束优化问题的求解。此外,研究了数据驱动的正则化参数设置准则,保证所提出的稀疏特征提取方法具有参数自适应性。在仿真信号和实际故障实验中验证了所提出的自适应稀疏增强的特征提取方法,结果表明所提出的方法可以精准地提取出故障特征且效果更稀疏。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈保家,贺王鹏,胡洁,王赓,郭宝龙
关键词: 机械故障诊断,凹惩罚函数,稀疏增强,参数自适应
来源: 西安电子科技大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室,西安电子科技大学空间科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金（51805398）,陕西省自然科学基础研究计划（2018JQ5106）,水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室（三峡大学）开放基金（2018KJX02,2018KJX03,2018KJX09）
分类号: TH17
DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.04.011
页码: 74-79
总页数: 6
文件大小: 670K
下载量: 97
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