【摘 要】
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提出了将张量奇异谱分解运用于机械故障诊断特征提取，张量奇异谱分解（TSSA）是传统奇异谱分解（SVO）的扩展。由于传统奇异谱分解在处理非平稳、非线性的信号效果不理想，故障特征不明
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,武钢股份设备管理部
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475339);武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金资助项目(2015B11)
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提出了将张量奇异谱分解运用于机械故障诊断特征提取，张量奇异谱分解（TSSA）是传统奇异谱分解（SVO）的扩展。由于传统奇异谱分解在处理非平稳、非线性的信号效果不理想，故障特征不明显。因此将传统的奇异谱分解延伸到三阶张量分解中，从而将一维的时间序列转换成为三阶的张量，然后运用标准（PARAFAC）张量分解，标准（PARAFAC）张量分解是把秩为R的张量分解为R个秩-1的张量的和，分解出原始张量的因子矩阵和权重，并重构回一维信号进而对信号的时域和频域做出分析。为了证明方法的有效性，将该方法应用于轴承故障信号的
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