改进近似函数的重构算法在滚动轴承故障信号中的应用研究

为改进优化压缩感知理论中以凸优化方式的重构算法在滚动轴承故障信号的应用中存在重构误差较大、重构迭代次数多及重构误差信噪比低等问题.本文提出采用反正弦函数取代双曲函数近似逼近l0范数,使得函数曲线与l0范数的逼近程度更高且更为光滑,同时加入衰减因子,加快迭代速度.实验结果表明该算法加入衰减因子后在一定程度上减少了迭代次数,却损失了部分重构精度,但整体重构效果相对已有算法具有重构精度高、迭代次数少及重构信噪比高的优势.     

改进近似函数的重构算法在滚动轴承故障信号中的应用研究

为改进优化压缩感知理论中以凸优化方式的重构算法在滚动轴承故障信号的应用中存在重构误差较大、重构迭代次数多及重构误差信噪比低等问题.本文提出采用反正弦函数取代双曲函数近似逼近l0范数,使得函数曲线与l0范数的逼近程度更高且更为光滑,同时加入衰减因子,加快迭代速度.实验结果表明该算法加入衰减因子后在一定程度上减少了迭代次数,却损失了部分重构精度,但整体重构效果相对已有算法具有重构精度高、迭代次数少及重构信噪比高的优势.     

改进近似函数的重构算法在滚动轴承故障信号中的应用研究

为改进优化压缩感知理论中以凸优化方式的重构算法在滚动轴承故障信号的应用中存在重构误差较大、重构迭代次数多及重构误差信噪比低等问题.本文提出采用反正弦函数取代双曲函数近似逼近l0范数,使得函数曲线与l0范数的逼近程度更高且更为光滑,同时加入衰减因子,加快迭代速度.实验结果表明该算法加入衰减因子后在一定程度上减少了迭代次数,却损失了部分重构精度,但整体重构效果相对已有算法具有重构精度高、迭代次数少及重构信噪比高的优势.