一种基于狼群参数化联合字典的机械故障稀疏表示方法
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摘要
本发明公开了一种基于狼群参数化联合字典的机械故障稀疏表示方法，属于机械故障诊断技术领域。本发明结合稀疏表示原理提出一种基于联合字典的灰狼优化稀疏方法，将优化算法融入正交匹配追踪，通过内积运算选取与故障最匹配的联合字典原子，利用最优原子对故障信号进行重构，然后对重构信号进行包络分析，从而实现信号中瞬态特征成分的提取，有效表征故障信息，更准确地判断故障类型。本发明适用于滚动轴承故障诊断。
基本信息
专利标题 ：
一种基于狼群参数化联合字典的机械故障稀疏表示方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111582128A
申请号 ：
CN202010361288.0
公开（公告）日 ：
2020-08-25
申请日 ：
2020-04-30
授权号 ：
CN111582128B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
李福生张烁刘治汶何星华鲁欣程惠珠
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
电子科技大学专利中心
代理人 ：
张冉
优先权 ：
CN202010361288.0
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/00 G01M13/04 G01M13/045
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2020-09-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200430
申请日 : 20200430
2020-08-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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