【摘 要】
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针对强背景噪声下难以提取滚动轴承故障特征的问题,提出了基于奇异值差分谱的改进奇异谱分解方法.首先,为克服奇异值分解按经验选择嵌入维数的不足,运用一种新的信号自适应处
【机 构】
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北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775005,1675009)
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针对强背景噪声下难以提取滚动轴承故障特征的问题,提出了基于奇异值差分谱的改进奇异谱分解方法.首先,为克服奇异值分解按经验选择嵌入维数的不足,运用一种新的信号自适应处理方法--奇异谱分解(Singu-lar Spectrum Decomposition,SSD)分析振动信号,SSD法通过构建新的轨迹矩阵,自适应选取嵌入维数,将非线性、非平稳信号从高频至低频分解为多个奇异谱分量.然后,针对奇异谱分解方法重构的奇异谱分量仍包含较强噪声的问题,提出利用奇异值差分谱对重构过程进行改进,提高了奇异谱分解的降噪能力,有
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