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相关奇异值比的SVD在轴承故障诊断中的应用 被引量:12
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作者 李华 刘韬 +1 位作者 伍星 李少波 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第21期138-149,共12页
基于Hankel矩阵的奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)方法在信号处理、故障诊断领域得到了广泛应用。其降噪性能受选取的重构分量、Hankel矩阵结构、分析的数据点数的影响,对此进行了系统的研究,提出了基于相关奇异值比的SVD... 基于Hankel矩阵的奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)方法在信号处理、故障诊断领域得到了广泛应用。其降噪性能受选取的重构分量、Hankel矩阵结构、分析的数据点数的影响,对此进行了系统的研究,提出了基于相关奇异值比的SVD(Correlated singular value ratio SVD,C-SVR SVD)方法,并成功应用于轴承故障诊断。首先,针对SVD的重构分量的确定问题,提出了奇异值比(Singular value ratio,SVR)和互相关系数相结合的方法;其次,对Hankel矩阵的结构进行研究,提出了基于SVR和峭度指标的结构优化方法。然后,对分析的数据点数进行了分析讨论,给定了约束。最后,将C-SVR SVD方法应用于轴承故障仿真信号和实际轴承故障案例分析,验证了C-SVR SVD方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 奇异值分解 重构分量确定 奇异值比 互相关系数 Hankel矩阵结构 滚动轴承
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