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??座右銘：行百里者，半于九十。

??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運(yùn)行結(jié)果

??3?參考文獻(xiàn)

??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)

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??1 概述

這是一份關(guān)于一些經(jīng)典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指數(shù)、負(fù)熵、Lp/Lq范數(shù)、p-q均值、GI2、GI3、廣義基尼指數(shù)、Box-cox稀疏度量等）。還介紹了自適應(yīng)稀疏度量方法和RQAM統(tǒng)計(jì)特征等更多功能。

這些是稀疏性度量、自適應(yīng)加權(quán)信號預(yù)處理技術(shù)、自適應(yīng)稀疏性度量和 RQAM 特征的代碼。以基于西安大軸承數(shù)據(jù)集2-3的圖解作為實(shí)現(xiàn)示例。

論文[1]是對稀疏性措施的理論研究，并在論文[1]中給出了新的框架RQAM。論文 [2]是一種相關(guān)的新方法，它使稀疏性措施能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)明確的早期故障檢測和單調(diào)退化評估。論文?[3-4] 是使用 RQAM 生成的新的稀疏性度量。我相信通過使用 RQAM 可以輕松生成新的稀疏性度量。

值得指出的是，已經(jīng)有新的期刊論文發(fā)表，其技術(shù)路線/基礎(chǔ)與作品高度相關(guān)[1]和[2]。在這些已發(fā)表的論文中開發(fā)了一些新的稀疏性度量和RUL預(yù)測方法。

[1] 侯斌， 王丹， 夏濤， 王彥， 趙彥， 徐國強(qiáng)， 機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測準(zhǔn)算術(shù)方法研究， 機(jī)械系統(tǒng)信號處理. 151 （2021） 107451. Redirecting

[2] 侯斌， 王丹， 王彥， 閆彤， 彭志， K.-L.Tsui，用于機(jī)器健康監(jiān)測的自適應(yīng)加權(quán)信號預(yù)處理技術(shù)，IEEE Trans. Instrum。測量 70 （2021） 1–11。Adaptive Weighted Signal Preprocessing Technique for Machine Health Monitoring | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

[3] 侯斌， 王丹， 閆彤， 王彥， 彭志， K.-L.Tsui，基尼指數(shù)II.和III.：兩種新的稀疏性措施及其在機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，IEEE/ASME Trans.機(jī)電一體化。4435 (2021) 1–1.Gini Indices II and III: Two new Sparsity Measures and Their Applications to Machine Condition Monitoring | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

[4] 侯斌， 王丹， 夏彤， L. Xi， Z. Peng， K. Tsui， 廣義基尼指數(shù)：用于機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測的Box-Cox稀疏性測量的補(bǔ)充稀疏性措施，機(jī)械系統(tǒng)信號過程。 169 （2022） 108751. Redirecting文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-667305.html

?

??2 運(yùn)行結(jié)果

?

?部分代碼：

FeatureVect(:,i) = RQAMfeature(SE,HealthySignal); % % It returns the adaptive?
? ? % SM feature vector whose length =11 and RQAM feature whose length is
? ? % also 12. So, FeatureVect(1:12,i) is adaptive SM feature vector,
? ? % FeatureVect(13:end,i) is RQAM feature vector
? ??
end
%% Plot SM features for machine condition monitoring
figure,
for i = 1:12
? ? subplot(3,4,i), plot(SparMeaVect(i,:))
end

%% Adaptive SM features for machine condition monitoring
figure,
for i = 1:12
? ? subplot(3,4,i), plot(FeatureVect(i,:))
end

%% RQAM features for machine condition monitoring
figure,
for i = 1:11
? ? subplot(3,4,i), plot(FeatureVect(12+i,:))
end

??3?參考文獻(xiàn)

文章中一些內(nèi)容引自網(wǎng)絡(luò)，會注明出處或引用為參考文獻(xiàn)，難免有未盡之處，如有不妥，請隨時(shí)聯(lián)系刪除。

?[1] 侯斌， 王丹， 夏濤， 王彥， 趙彥， 徐國強(qiáng)， 機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測準(zhǔn)算術(shù)方法研究， 機(jī)械系統(tǒng)信號處理. 151 （2021） 107451. Redirecting

[2] 侯斌， 王丹， 王彥， 閆彤， 彭志， K.-L.Tsui，用于機(jī)器健康監(jiān)測的自適應(yīng)加權(quán)信號預(yù)處理技術(shù)，IEEE Trans. Instrum。測量 70 （2021） 1–11。Adaptive Weighted Signal Preprocessing Technique for Machine Health Monitoring | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

[3] 侯斌， 王丹， 閆彤， 王彥， 彭志， K.-L.Tsui，基尼指數(shù)II.和III.：兩種新的稀疏性措施及其在機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，IEEE/ASME Trans.機(jī)電一體化。4435 (2021) 1–1.Gini Indices II and III: Two new Sparsity Measures and Their Applications to Machine Condition Monitoring | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

[4] 侯斌， 王丹， 夏彤， L. Xi， Z. Peng， K. Tsui， 廣義基尼指數(shù)：用于機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測的Box-Cox稀疏性測量的補(bǔ)充稀疏性措施，機(jī)械系統(tǒng)信號過程。 169 （2022） 108751. Redirecting

??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)

到了這里，關(guān)于【自適應(yīng)稀疏度量方法和RQAM】疏度測量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度測量研究（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！