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[学位论文] 作者：任帮月,,
来源：北京化工大学 年份：2019
为解决复杂工况下机械微弱故障特征的提取问题,降低海量监测数据中冗余信息对特征提取结果的影响,同时在稀疏模型下实现机械故障状态的识别。本文基于稀疏表示理论,研究了基于受控极小化(MM)的稀疏表示故障特征增强方法、基于终止准则改进K-SVD字典学习的稀疏表......
[期刊论文] 作者：王梦阳, 王华庆, 董方, 任帮月, 宋浏阳,,
来源：振动与冲击 年份：2019
非负矩阵分解算法(NMF)和变分模态分解算法(VMD)已用于复合故障信号的分离,但VMD算法过程中模态分量个数难以确定,且NMF算法由于缺少相关约束,对故障源相互耦合,特征信息微弱...
[期刊论文] 作者：王华庆, 任帮月, 宋浏阳, 董方, 王梦阳,,
来源：机械工程学报 年份：
针对传统K奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)算法在稀疏表示过程中,由于目标信号稀疏度难以确定以及字典原子受噪声干扰大导致稀疏表示效果较差的问题,结合...
[会议论文] 作者：任帮月,柯燕亮,董方,王华庆,唐刚,
来源：2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016 年份：2016
基于香农采样定理的采样策略,要求采样频率必须大于信号中最高频率的两倍,使得设备监测产生海量的冗余数据,增加了信号处理的难度,降低了故障诊断的效率.为此,提出了基于贝努利测量矩阵稀疏采样的轴承故障压缩检测方法.首先,通过特征保持算法对故障信号进行初步......
[期刊论文] 作者：王华庆,王梦阳,宋浏阳,郝彦嵩,任帮月,董方,
来源：振动工程学报 年份：2020
为了分离复合故障振动信号,提出了一种采用双约束非负矩阵分解算法的信号分离方法。首先对原始振动信号采用短时傅里叶变换,通过时频分布信息来描述信号的局部故障特征;其次...
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