基于2維非負(fù)矩陣分解的時頻圖像壓縮在柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用
作者：史潤澤; 李兵 中國人民解放軍32382部隊; 武漢430311; 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)導(dǎo)彈工程系; 石家莊050003
摘要：針對1維非負(fù)矩陣分解技術(shù)對2維矩陣特征降維時,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)量巨大、計算效率低下和丟失原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息的問題,引入2維非負(fù)矩陣分解技術(shù)。通過S變換得到振動信號的時頻圖像,用1DNMF和2DNMF分別壓縮時頻圖像,對壓縮后的圖像信息進(jìn)行分類,對柴油機(jī)在8種狀態(tài)下的振動信號進(jìn)行采集,并采用最近鄰分類器、樸素貝葉斯分類器和支持向量機(jī)分類器進(jìn)行實驗對比。結(jié)果表明,2維非負(fù)矩陣分解技術(shù)比原始的1維技術(shù)計算效率更高,故障診斷更精準(zhǔn)。
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兵工自動化雜志
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