基于相空间重构改进算法的混沌奇异谱分析及应用

针对混沌奇异谱分析嵌入维数和延迟时间不确定性问题,提出相空间重构的改进算法。利用补充准则E_(2)(m)进行联合判断,同时对Cao算法进行了改进,给出了一种改进的嵌入维数的稳定性准则。嵌入维数利用改进的Cao算法,能够快速准确地确定嵌入维数m的值,具有准确性和高效性;用基于符号分析的极大联合熵求取延迟时间的方法,减少计算量和误差。通过数值验证对比实验验证了该方法的优越性。将该方法在滚动轴承早期故障识别中应用,结果表明:混沌奇异谱可以清楚看出不同故障信号的图形分布,实现对机械故障信号的特征提取。为机械故障早期诊断提供一种新的有效途径。