本文關鍵詞：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】：針對現代復雜生產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。該方法依據信號的稀疏表示來判斷故障所屬類別。其具體實現過程首先是利用K-均值奇異值分解(K-SVD)算法構造過完備字典,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的稀疏表示結果實現對多故障問題的分類識別。運用數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神經網絡和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】： 杭州電子科技大學新型電子器件研究所;湖州師范學院信息與控制技術研究所;
【關鍵詞】： 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基金項目(61573137)資助。隨著設備技術水平的提高和復雜度的日益增加,故障檢測和分類成為了現代復雜生產過程中必不可少的部分。故障分類[1]是在系統(tǒng)對象出現多種故障的情況下,根據類標簽已知的對象學習獲得一個分

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