基于实时数据库的稀疏表示分类字典自动增广及状态监测方法

本发明涉及一种基于实时数据库的稀疏表示分类字典自动增广及状态监测方法，属于旋转机械故障诊断领域，包括步骤：S1：采集并计算振动信息，保存到实时数据库中；S2：将时域数据均分i段作为待诊断数据；S3：判断实时数据库中是否存在原始字典，若不存在，进行字典增广作为新的字典，结束算法；否则进入步骤S4；S4：将待诊断数据输入稀疏表示分类模型中计算稀疏表示的系数；S5：基于稀疏表示系数计算待诊断数据与重构信号间的误差；S6：计算误差的最小值为残差，对应的类别为待诊断数据片段所在类别；S7：计算所有残差的均值和类别的众数；S8：判断字典、数据、阈值状态决定对稀疏矩阵进行增广、更新，或对残差阈值进行更新。