【摘 要】
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递归图是一种通过二值图像定性地刻画时间序列递归特性的经典方法。递归定量分析(Recurrence Quantification Analysis,RQA)通过提取递归图中递归点的分布统计规律对递归图进
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递归图是一种通过二值图像定性地刻画时间序列递归特性的经典方法。递归定量分析(Recurrence Quantification Analysis,RQA)通过提取递归图中递归点的分布统计规律对递归图进行定量研究。但传统的递归定量分析仅对递归点水平、垂直及对角方向的分布规律进行提取,未对递归图的整体及局部特征进行描述。为此,本文提出基于主奇异值率与局部细节谱的广义递归定量分析方法。主奇异值率(Principal Singular Value Proportion,PSVP)用于刻画整体递归图中核心部分的信息量,局部细节谱(Local Detail Spectrum,LDS)用于刻画递归图中有限区间内递归点局部分布规律。本文将广义递归定量分析用于齿轮故障诊断,实验证明,与传统递归定量分析相比,广义递归定量对于齿轮信号的分类识别率更高、可靠性更强。
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