基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法。针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为适应度函数的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)对变分模态分解参数进行自适应选定。针对故障信号经优化变分模态分解处理后模态分量的筛选问题,以相关峭度为指标,挑选具有最大相关峭度指标的模态分量进行包络解调分析,提取轴承信号中的故障特征信息。仿真及实测信号处理结果证明,该方法能在强噪声背景下准确提取滚动轴承故障信号的微弱特征。

用方阵幂的性质刻画方阵的特征

利用矩阵的若当分解、核-幂零分解和Hartwig-Spindelböck分解,分别研究了可对角化矩阵、幂等矩阵、正交幂等矩阵、EP-阵和正规矩阵的性质,并用方阵幂的特征给出了它们的一些新刻画。