【摘 要】
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针对齿轮传动装置在状态监测与故障诊断过程中面临的大量振动信号传输困难问题,提出利用K-SVD算法进行信号的稀疏分解,进而完成对大量振动数据的压缩。传统K-SVD算法在字典更
【基金项目】
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国家自然基金（E51305454）项目资助
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针对齿轮传动装置在状态监测与故障诊断过程中面临的大量振动信号传输困难问题,提出利用K-SVD算法进行信号的稀疏分解,进而完成对大量振动数据的压缩。传统K-SVD算法在字典更新过程中对时间的消耗量较大,特别是在大量振动数据压缩过程中,对数据压缩效率较低,为此提出一种K-SVD字典更新的改进算法。改进算法从单次迭代过程中参与更新的字典原子列数出发,每次奇异值分解后对多列字典原子同时进行赋值,从而减少单次迭代计算量。根据不同原子列数在稀疏分解过程中的迭代收敛次数、时间消耗与重构峰值信噪比,以此确定最佳的字典更新
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