机械零部件振动信号包含了大量机械系统运行状态信息,针对传统检测方法依赖于经验知识和人工定参,提出了一种改进字典学习的振动信号检测方法。通过原始振动信号自身驱动,采用非负条件下基于K奇异值分解的改进算法训练超完备字典,结合基追踪算法稀疏编码,重构实现振动信号预处理。根据重构信号的包络谱,对比先验计算频率。仿真和实验结果表明,改进字典学习的振动信号检测方法能够有效提取故障频率,适用于故障检测,为基于振动信号实现机械系统智能化维护提供了参考。

信号处理和机器学习是故障诊断过程中的关键技术,针对机械关键零部件的传统诊断技术,提出了一种采用字典学习和AdaBoost算法的信号诊断方法.该方法基于原始振动信号驱动训练数据,通过K-SVD和OMP算法更新字典并对其在字典空间稀疏表示,筛选重构所得增强信号时、频域特征,采用集成算法在AdaBoost神经网络分类器中实现振动信号的诊断.研究表明,采用字典学习和AdaBoost算法的信号诊断方法自适应强,能准确提取信号本质特征,诊断精度高,优于传统诊断技术.