自适应学习字典的信号稀疏表示方法及其在轴承故障诊断中的应用

信号稀疏表示的过完备字典根据构造方式分为解析字典和学习字典两大类。解析字典结构固定,自适应性差。构建解析字典需要充分分析振动信号的振荡特性,获取充足的先验知识。学习字典摆脱了先验知识的桎梏,可以直接从信号中自适应地训练学习出来,自适应性强。结合信号保真能力较好的广义极小极大凹罚函数,提出了基于自适应学习字典的信号稀疏表示方法,改进了K‐SVD算法中样本训练矩阵的构造方式,减少了运算时间,并且利用软阈值算法弥补了学习字典对噪声抵抗性较差的缺点。最后在缺乏先验知识的条件下,分别在轴承的仿真信号和实验信号的分析过程中,运用所提出方法实现故障诊断。