【摘 要】
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针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点。
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针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点。仿真信号的分析结果验证了GP-SSD方法的优越性,在此基础上将GP-SSD应用于旋转机械复合故障诊断中,
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