聚类奇异谱分解方法及其在机械复合故障诊断中的应用

针对奇异谱分解(Singular Spectrum Decomposition,简称SSD)方法在重构奇异谱分量(Singular Spectrum Compo-nent,简称SSC)时的不足,结合聚类理论,提出了聚类奇异谱分解(Clustering Singular Spectrum Decomposition,简称CSSD)方法。该方法首先对时间序列数据构造轨迹矩阵;然后通过奇异值分解获得若干奇异值向量矩阵和特征值矩阵;接着利用对角平均化得到初始单分量;最后采用层次聚类方法计算任意两个初始单分量之间的相似度,并完成单分量的重构获得聚类奇异谱分量(Clustering Singular Spectrum Component,简称CSSC)。通过仿真信号和机械复合故障信号的分析结果表明,相比较于SSD方法,CSSD方法具有优越的分解性能并可以有效地提取出机械复合故障的特征。