本文關(guān)鍵詞：基于K-PSO稀疏表示的故障分類方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對現(xiàn)代復(fù)雜生產(chǎn)過程中不能準確識別、分類多種故障的問題,提出一種改進的稀疏表示故障分類方法。該方法依據(jù)信號的稀疏表示來判斷故障所屬類別。其具體實現(xiàn)過程首先是利用K-均值奇異值分解(K-SVD)算法構(gòu)造過完備字典,使其包含原信息的主要特征,再通過粒子群(PSO)算法有效地搜索并尋找稀疏分解中產(chǎn)生的在過完備字典范圍中的最匹配原子,最后利用以該匹配原子為基礎(chǔ)的稀疏表示結(jié)果實現(xiàn)對多故障問題的分類識別。運用數(shù)值仿真驗證了該算法的可行性和有效性。同時,針對柴油機燃油系統(tǒng)的故障分類,將該方法與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的分類識別方法進行比較,實驗表明該算法在故障分類上具有更好的效果。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)新型電子器件研究所;湖州師范學(xué)院信息與控制技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示 K-均值奇異值分解算法 粒子群算法 故障分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61573137)資助
【分類號】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-23返修日期:2016-03-08本文受國家自然科學(xué)基金項目(61573137)資助。隨著設(shè)備技術(shù)水平的提高和復(fù)雜度的日益增加,故障檢測和分類成為了現(xiàn)代復(fù)雜生產(chǎn)過程中必不可少的部分。故障分類[1]是在系統(tǒng)對象出現(xiàn)多種故障的情況下,根據(jù)類標(biāo)簽已知的對象學(xué)習(xí)獲得一個分

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