一种基于稀疏表示的故障微弱信号特征提取方法

摘要

该发明提供了一种基于稀疏分解理论的用于实现对故障微弱信号的特征提取的方法，旨在将稀疏分解算法应用在故障微弱信号领域。具体方法步骤如下：一、通过历史数据建立与故障微弱信号对应的过完备原子库，采用原子库集合划分方法，将过完备库看成一个集合，确定原子的时频参数尺度，频率，相位，得到故障微弱信号的特征原子库；二、将快速傅里叶变换算法与OMP稀疏分解结合，得到描述信号特征的一系列原子参数；三、作SPCA稀疏主分量分析对故障信号特征作优化提取。本发明基于原子库集合划分和FFT的信号稀疏分解OMP算法有效降低稀疏分解算法的复杂度，提高信号稀疏分解的速度以及信号稀疏分解的效果，实现了信号特征的优化提取。

主权项

一种基于稀疏表示的故障微弱信号特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立与故障微弱信号对应的过完备原子库，完成原子库集合划分；步骤二：利用FFT实现信号稀疏分解，从而得到描述信号特征的一系列原子参数，直到满足分解停止条件；步骤三：分解结束，对得到的原子参数进行非负稀疏表示的特征提取。