基于短时信号重构与K-SVD特征提取算法

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,通过短时奇异值分解算法来提取淹没与背景噪声中的故障冲击成分。再结合K-SVD稀疏分解训练算法,提出1种自适应学习字典构建方法,可以有效的自适应表征滚动轴承的故障信号。仿真和试验结果分析论证表明,该故障特征提取技术较常规稀疏匹配算法具更好的识别和提取冲击故障特征能力,有助于实现滚动轴承故障智能诊断。