本文選題：張量分解 + 標(biāo)準(zhǔn)分解�。� 參考：《機(jī)械設(shè)計與制造》2017年07期

【摘要】：提出了將張量奇異譜分解運用于機(jī)械故障診斷特征提取,張量奇異譜分解(TSSA)是傳統(tǒng)奇異譜分解(SVD)的擴(kuò)展。由于傳統(tǒng)奇異譜分解在處理非平穩(wěn)、非線性的信號效果不理想,故障特征不明顯。因此將傳統(tǒng)的奇異譜分解延伸到三階張量分解中,從而將一維的時間序列轉(zhuǎn)換成為三階的張量,然后運用標(biāo)準(zhǔn)(PARAFAC)張量分解,標(biāo)準(zhǔn)(PARAFAC)張量分解是把秩為R的張量分解為R個秩-1的張量的和,分解出原始張量的因子矩陣和權(quán)重,并重構(gòu)回一維信號進(jìn)而對信號的時域和頻域做出分析。為了證明方法的有效性,將該方法應(yīng)用于軸承故障信號的特征提取中,分別運用了仿真和實測信號做了分析,結(jié)果表明該方法不僅能有效地抑制噪聲,明顯地提取軸承故障信號特征,而且其效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的奇異譜分解方法,具有一定的工程實踐價值。
[Abstract]:In this paper, Zhang Liang singular spectral decomposition is applied to feature extraction of mechanical fault diagnosis. Zhang Liang singular spectral decomposition is an extension of traditional singular spectral decomposition. Because of the traditional singular spectrum decomposition in dealing with non-stationary, nonlinear signal effect is not ideal, fault characteristics are not obvious. Therefore, the traditional singular spectral decomposition is extended to the third-order Zhang Liang decomposition, and then the one-dimensional time series is transformed into the third-order Zhang Liang, and then the standard (PARAFAC) Zhang Liang decomposition is used. The standard (PARAFAC) Zhang Liang decomposition is to decompose the Zhang Liang with rank R into the sum of Zhang Liang with rank R, decompose the factor matrix and weight of the original Zhang Liang, and reconstruct the one-dimensional signal to analyze the time domain and frequency domain of the signal. In order to prove the validity of the method, the method is applied to the feature extraction of bearing fault signal. The simulation and the measured signal are used to analyze the method. The results show that the method can not only suppress the noise effectively. The feature of bearing fault signal is obviously extracted, and its effect is better than the traditional singular spectrum decomposition method, which has certain engineering practice value.
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)機(jī)械自動化學(xué)院;武鋼股份設(shè)備管理部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475339) 武漢科技大學(xué)冶金裝備及其控制教育部重點實驗室開放基金資助項目(2015B11)
【分類號】：TH17

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本文編號：2107045