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基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离
被引量:
35
1
作者
赵学智
陈统坚
叶邦彦
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期169-174,共6页
利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性。根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构。对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解...
利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性。根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构。对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解方法分离出机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出两个频率很接近的信号分量,发现信号中隐藏的调幅现象,证实机床的爬行并确定爬行频率。最后与小波变换的结果进行比较,表明这一方法对铣削力信号的分离效果优于小波变换。
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关键词
奇异值分解
矩阵构造
铣削力信号
信号分离
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职称材料
一种基于奇异值分解的奇异性检测新方法
被引量:
3
2
作者
曾作钦
赵学智
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2011年第1期102-107,共6页
针对信号中的奇异点检测问题,提出了一种利用一维信号序列以连续截断信号方式构造出较小列数和较大行数矩阵的方法,并通过奇异值分解来实现这种检测.分析了该矩阵方式下奇异值分解的信号分解原理,研究了该方法的奇异性检测效果,并与Han...
针对信号中的奇异点检测问题,提出了一种利用一维信号序列以连续截断信号方式构造出较小列数和较大行数矩阵的方法,并通过奇异值分解来实现这种检测.分析了该矩阵方式下奇异值分解的信号分解原理,研究了该方法的奇异性检测效果,并与Hankel矩阵方式以及小波检测效果作了比较,将其应用于铣削力信号的奇异性检测.实验结果表明,该方法能有效揭示铣削过程中可能由铣刀或工件问题引起的微小冲击现象,且其各分量指示奇异点位置的脉冲幅值大、宽度小,能与周围高频噪声形成鲜明对比,有利于更准确地判断奇异点的位置.
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关键词
奇异值分解
奇异性检测
矩阵构造
信号分解
小波变换
Lipschitz指数
消失矩
铣削力信号
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职称材料
题名
基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离
被引量:
35
1
作者
赵学智
陈统坚
叶邦彦
机构
华南理工大学机械工程学院
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期169-174,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50305005)
文摘
利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性。根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构。对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解方法分离出机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出两个频率很接近的信号分量,发现信号中隐藏的调幅现象,证实机床的爬行并确定爬行频率。最后与小波变换的结果进行比较,表明这一方法对铣削力信号的分离效果优于小波变换。
关键词
奇异值分解
矩阵构造
铣削力信号
信号分离
Keywords
singular value decomposition matrix creation milling force signal signal isolation
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于奇异值分解的奇异性检测新方法
被引量:
3
2
作者
曾作钦
赵学智
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2011年第1期102-107,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875086)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2009ZM0287)
广州市科技计划资助项目(2008J1-C101)
文摘
针对信号中的奇异点检测问题,提出了一种利用一维信号序列以连续截断信号方式构造出较小列数和较大行数矩阵的方法,并通过奇异值分解来实现这种检测.分析了该矩阵方式下奇异值分解的信号分解原理,研究了该方法的奇异性检测效果,并与Hankel矩阵方式以及小波检测效果作了比较,将其应用于铣削力信号的奇异性检测.实验结果表明,该方法能有效揭示铣削过程中可能由铣刀或工件问题引起的微小冲击现象,且其各分量指示奇异点位置的脉冲幅值大、宽度小,能与周围高频噪声形成鲜明对比,有利于更准确地判断奇异点的位置.
关键词
奇异值分解
奇异性检测
矩阵构造
信号分解
小波变换
Lipschitz指数
消失矩
铣削力信号
Keywords
singular
value
decomposition
singular
ity detection
matrix
construction
signal
decomposition
wavelet transform
Lipschitz index
vanishing moment
milling
force
signal
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离
赵学智
陈统坚
叶邦彦
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
35
下载PDF
职称材料
2
一种基于奇异值分解的奇异性检测新方法
曾作钦
赵学智
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2011
3
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职称材料
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