基于数据‑模型驱动的K‑SVD的滚动轴承冲击性故障诊断方法，该方法先利用加速度传感器采集振动信号s，然后将信号分段得到最初的训练数据集D1；求D1中相邻原子的谱峭度差值，得到谱峭度差值最大的原子do；根据故障信号特点构建最优原子dop，由do得到模型中的参数，将dop直接扩充为最新的训练数据集；利用K‑SVD方法训练字典，并在原子更新过程中加入去相干步骤；利用正交匹配追踪算法得到重构后的冲击信号；对重构信号进行包络分析。本发根据冲击信号特点构造不含噪声的训练数据集，使得学习字典对信号有更佳的稀疏表示效果，重构信号包含更多特征信息，有助于实现滚动轴承冲击性故障诊断。
