%0 Journal Article
%A 惠亦聪
%A 张延超
%A 陈润霖
%A 李喆
%A 刘佳鑫
%A 崔亚辉
%T 基于改进正余弦优化算法的弱选择近似共轭梯度追踪的轴承故障诊断方法
%D 2024
%R 
%J 振动与冲击
%P 292-298
%V 43
%N 10
%X 在确保机械系统的可靠性和功能性、生产效率和安全性方面，滚动轴承的状态监测和故障诊断极其重要。然而，故障特征通常总是被背景噪音和其他不稳定的干扰成分所掩盖，这使得这项工作变得非常困难。为了更好地提取轴承故障特征，提出了结合改进的正余弦优化算法（ISCA）的弱选择近似共轭梯度追踪算法（WACGP）。将惯性权重和非线性参数更新策略引入正余弦优化算法（SCA）中，提高了信号稀疏表示的效率和精度，以便用字典原子最大限度地逼近原始信号，并且将弱选择策略引入近似共轭梯度追踪（ACGP）中，提高了提取轴承故障特征的速度和能力。通过对轴承的故障仿真信号和实际轴承内、外圈和滚动体振动信号的分析，验证了该方法的有效性。详细说明了与基于正余弦优化的梯度追踪算法的比较，突出了所提出的方法的优点。
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_13352.shtml