基于改进K-SVD字典学习算法的轴承故障信号特征处理

轴承故障信号识别经常受到各种噪音的影响,传统K奇异值分解(K-Singular value decomposition, K-SVD)算法在稀疏表示中效果较差,通过终止准则对进K-SVD字典学习优化,设计了基于改进K-SVD稀疏表示的轴承微弱故障信号特征处理方法。将终止准则当作字典更新收敛条件,采取正交匹配追踪算法进行稀疏求解,以包络谱形式实施分析,达成对微弱故障特征的提取目标。仿真信号结果表明,添加噪声信号时域图难以对特征频率实施精准提取。通过改进K-SVD算法来学习该分量特征信息有着明显的冲击特征,通过重构误差的波动状况对更新收敛性验证。试验结果结果表明,故障特征频率被其它频率掩盖,导致故障状态难以被有效辨别。本文方法实现对微弱故障特征的高效提取,精准判断故障状态。