【摘 要】
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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-SVRSVD)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
【机 构】
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贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;昆明理工大学先进装备智能制造技术云南省重点实验室 昆明 650500;昆明理工大学先进装备智能制造技术云南省重点实验室 昆明 650500
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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-SVRSVD)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-SVRSVD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-SVRSVD方法的有效性和优越性.
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