文件名称：论文研究-快速移不变稀疏分类算法在线识别汽油机故障.pdf
文件大小：705KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 09:28:57
论文研究
针对移不变稀疏编码算法在线运行时效率不高的问题，提出一种能够明显提高移不变稀疏编码效率的快速算法，并结合稀疏分类实现对汽油发动机故障的在线识别。该算法首先把移不变问题从时域转换到频域上，然后采用特征标记法和拉格朗日对偶法对稀疏系数和分类字典进行求解，在保证稀疏识别精度的同时大幅降低了问题求解的时间复杂度，从而有效改善了发动机故障在线识别系统的实时性。在发动机上的实验结果表明，该算法在怠速和1?500~2?000?r/min工况下对五种常见机械故障的平均识别精度分别为92.35%和91.44%，和其他识别算法大致持平。但其平均在线分类时间仅为13.91?ms和14.5?ms，且分类字典的平均训练速度同样仅为1.43?s和1.47?s，均明显快于其他识别算法。