本文選題：特征提取 + 稀疏編碼�。� 參考：《振動與沖擊》2014年15期

【摘要】：針對海量冗余數據中設備狀態(tài)信息特征提取問題,借鑒生物感知系統(tǒng)"冗余度壓縮"的信息處理原則,基于神經科學研究中的稀疏編碼算法,提出了連續(xù)長時間采樣時振動信號有效特征提取方法。介紹了稀疏編碼算法及其模型,詳細研究了稀疏編碼的系數求解和字典學習兩大問題�；谌斯ぽS承故障數據集進行了實驗研究,實驗表明:基于稀疏編碼的振動信號特征提取算法不僅能有效提取設備狀態(tài)特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。該方法可用于設備故障診斷,為基于狀態(tài)的設備智能維護提供有效工具。
[Abstract]:Aiming at the problem of feature extraction of equipment state information from massive redundant data, this paper uses the principle of "redundancy compression" for information processing in biosensory system, and bases on sparse coding algorithm in neuroscience research. An effective feature extraction method for vibration signals during continuous long time sampling is proposed. The sparse coding algorithm and its model are introduced, and the two problems of sparse coding coefficient solving and dictionary learning are studied in detail. The experimental results based on the fault data set of artificial bearing show that the feature extraction algorithm based on sparse coding not only can extract the state feature of equipment effectively, but also has good separability. This method can be used for equipment fault diagnosis and provides an effective tool for state-based intelligent maintenance of equipment.
【作者單位】： 上海大學機電工程與自動化學院;上海交通大學機械與動力工程學院;
【基金】：上海市基礎研究重點項目(12JC1404100) 上海市科研創(chuàng)新項目(12YZ010) 產業(yè)化重點項目(11CH-05)資助
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1851181