基于多因子進化稀疏重構(gòu)的軸承故障診斷研究

摘要： 針對強噪聲背景下滾動軸承振動信號特征提取困難的問題，基于稀疏表示基本理論，提出一種使用多因子進化算法求解的多正則化稀疏重構(gòu)降噪模型。首先，將多正則化模型的求解劃分為多3個目標子任務(wù)，即l_0范數(shù)約束優(yōu)化主任務(wù)和l₁、l_(1/2)范數(shù)正則化額外任務(wù)，以上任務(wù)分別構(gòu)成3個不同目標的多因子優(yōu)化稀疏重構(gòu)算法；其次，根據(jù)在進化過程中不同正則化任務(wù)的優(yōu)先級，采用黃金分割搜索策略保證每個... （共10頁）