【摘 要】
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低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障.在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别.为准确诊断轴承早期故障,提出
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,中原工学院信息商务学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61174106）
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低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障.在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别.为准确诊断轴承早期故障,提出基于稀疏表示的故障特征提取方法.该方法利用K-SVD字典训练算法构造出能准确匹配冲击成分的字典,克服了参数化字典缺乏自适应性的问题;稀疏编码过程中,采用批处理正交匹配追踪算法（batch orthogonal matching pursuit,Batch-OMP）对振动信号进行分解,以逼近信号的峭度值最大原则作为分解结束条件,自适应确定出分解
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