三数据集99.75%起
针对轴承故障诊断中时移现象与强噪声干扰，通过扩展判别字典与加权优化，显著提升识别精度与鲁棒性，在多个数据集上取得领先性能。
崔玲丽 · Zhichao, Jiang · Liu, Dongdong · 甄冬
Mechanical Systems and Signal Processing 2025
扩展判别字典融合策略降低时移对稀疏表示的影响，提升字典表示能力。
加权优化突出正确投影区域非零元素的贡献，增强判别特征对噪声的鲁棒性。
在三个挑战性轴承数据集上平均诊断准确率分别达99.75%、99.93%和100%。
与多种竞争方法相比，WSC-EDD在准确率和鲁棒性上均表现更优。