【摘 要】
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针对带噪声干扰的情况下电气系统的故障诊断问题,提出了一种基于压缩感知的故障诊断方法,将故障诊断看作从故障信息集到故障类型集的一种映射关系,建立故障诊断的l0范数最小
【机 构】
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从化市职业技术学校,仲恺农业工程学院计算科学学院,仲恺农业工程学院机电学院
【基金项目】
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广东省产业技术研究与开发专项资金项目（2013B020313006）, 广东省教育厅育苗工程项目（2012WYM_0081）
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针对带噪声干扰的情况下电气系统的故障诊断问题,提出了一种基于压缩感知的故障诊断方法,将故障诊断看作从故障信息集到故障类型集的一种映射关系,建立故障诊断的l0范数最小化模型,并将l0范数最小化问题转化为l1范数最小化问题。求解模型时,首先构建满足高斯分布的测量矩阵,然后用迭代重加权最小平方（IRLS）算法对l1范数最小化问题进行求解,恢复出稀疏故障信号,根据故障信号判断故障类型。该方法只需要经过3次迭代则能够将故障信号准确恢复出来;而且,经过3次迭代后恢复出来的故障信号和设定的故障信号两者之间的误差稳定在1
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