引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测

从信息融合理论出发，将特征的稀疏表达作为特征融合参数，提出一种结合K奇异值分解(KSVD）和最大相关最小冗余准则(mRMR）的轴承摩擦故障特征融合算法。该算法采用KSVD对信号稀疏化，将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数，用以表达非线性故障信息；针对字典原子集的优化选择问题，基于互信息的mRMR提出一种确定最优原子集的原子数目的准则；最后，通过最大化原则融合稀疏系数，提取故障状态监测的有效信息。轴承摩擦故障模拟实验的结果表明，所提方法能够更好地融合不同特征的故障信息，相比于单特征和其他融合特征方法，提高了约12%的故障识别率。