0 まえがき

共振スパース分解は、振動信号のインパルス成分を抽出する手法です。周波数ベースの信号処理方法とは異なり、この方法は周波数と帯域幅の 2 つの要素を同時に参照するため、信号の異なる成分を分離する過程で信号の異なる成分の重複の問題にうまく対処できます。。ただし、共鳴スパース分解の分解効果は、品質係数 Q 、重み係数 A およびラグランジュ乗数 mu の主観的な選択によって影響されます。

共鳴スパース分解RSSDの分解効果が振動信号分解プロセスにおける複数のパラメータのランダム選択によって影響を受けるという欠陥を目指して,人工ゴリラ部隊最適化アルゴリズムに基づく共鳴スパース分解ハイパーパラメータ最適化アルゴリズムを提案し,最小適応度関数として相関尖度指数を使用します。

1. 原則

1.1 共鳴スパース分解

共振スパース分解は、振動信号の特徴抽出を実現する過程で信号の周波数と帯域幅を考慮し、周波数やサイズに基づく従来の信号処理方法とは異なる、新しく提案された信号処理方法です。品質係数の違いにより、振動信号の成分は周期高調波、故障衝撃、ノイズとして認識され、それぞれ高共振成分と低共振成分、残留成分に分離されます。詳細な原理については、4 の参考文献の文献内容を参照してください。ここでは簡単な説明のみを記載します。