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奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取被引量：30: 2011年; 为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.; 赵学智叶邦彦林颖; 关键词：奇异值分解轴承振动调幅信号小波变换

分量形成方式对奇异值分解信号处理效果的影响被引量：29: 2011年; 针对奇异值分解后分量信号的形成方式,研究了简便法和平均法的信号处理效果差异,根据Hankel矩阵的特点,提出了一种简单的求平均算法.证明了2种方式都可将原始信号分解为一系列分量信号的线性叠加,并提出一个损失率参量来评价其分解效果.研究结果表明:对于正弦信号,2种方式的信号处理效果相同;对于变频信号,平均法优于简便法;2种方式都可从轴承复杂振动信号中提取到因滚道损伤而引起的调制特征,但平均法计算量大.除变频信号外,对于一般信号,推荐使用简便法.; 赵学智叶邦彦; 关键词：奇异值分解平均法信号处理轴承振动

基于统计模拟的无显式小波幅频特性计算与分析被引量：5: 2012年; 为确定无显式小波在两相邻尺度上的频带重叠程度,提出采用白噪声作为小波变换的输入信号,分析利用白噪声计算小波幅频特性的原理,并与统计模拟思想相结合,提出一种计算无显式小波在二进尺度的幅频特性的方法。利用此法得到Daubechies 2～10号小波在5个二进尺度上的频率窗,它们直观地反映各小波在两相邻尺度的频带重叠情况,并定量计算每个小波相邻尺度的频带重叠面积,结果表明在Daubechies小波系中,当小波号数增加时,各个尺度上的频带重叠面积单调下降,小波的信号分离效果逐渐得到改善。通过对重叠面积比的研究进一步发现,对每个Daubechies小波的两相邻尺度,其频带重叠面积在小尺度的频率窗中所占比例小,在大尺度频率窗中所占比例大,而且在大尺度的重叠面积比基本为小尺度的两倍。; 赵学智叶邦彦陈统坚; 关键词：小波分解白噪声

基于小波—奇异值分解差分谱的弱故障特征提取方法被引量：76: 2012年; 对于一些复杂信号中的弱故障特征信息,以往的两种小波—奇异值分解(Singular value decompositiom,SVD)组合模式的特征提取效果不佳,从小波的频率窗特性出发分析了出现这种问题的原因,进而对复杂信号的奇异值分布规律进行研究,据此提出一种新的小波-SVD差分谱组合模式。对原始信号做小波分解得到一系列细节信号后,不再将这些信号简单地排列成矩阵,而是利用每个细节信号构造特定结构的Hankel矩阵,再通过SVD对每个矩阵做正交化分解,并利用奇异值差分谱来选择特征奇异值进行SVD重构,由此实现对弱故障特征信息的提取。对一个轴承振动信号的处理结果证实该方法对复杂信号中的弱故障特征信息具有优良的提取效果,其获得的故障特征波形非常清晰,克服了以往小波-SVD组合模式对弱故障特征提取效果不佳的缺陷。; 赵学智叶邦彦陈统坚; 关键词：小波变换奇异值分解

基于二分递推SVD的信号奇异性位置精确检测被引量：13: 2012年; 提出利用信号构造行数为2的矩阵,在奇异值分解后保留小奇异值对应的分量,并取大奇异值所对应的分量信号重复构造相同矩阵进行奇异值分解,从而将原始信号分解为一组分量信号.这种分量信号具有二阶消失矩,可实现对原始信号中Lipschitz指数为0和1的奇异性的位置精确检测,其检测脉宽小,且在同一层分量中指示奇异点位置的模极大值和奇异点处的突变量、转折斜率具有正比线性关系.此法克服了小波变换检测结果的位置偏移和脉冲宽大的缺陷,在对铣削力信号的处理中,准确地检测出了其中的微弱冲击.; 赵学智叶邦彦; 关键词：奇异值分解奇异性检测信号处理

基于奇异值曲率谱的有效奇异值选择被引量：31: 2010年; 为了实现有效奇异值的自动选择,提出了奇异值曲率谱方法.首先分析了Hankel矩阵方式下理想信号和噪声信号的奇异值特点,发现理想信号的奇异值曲线存在一个很大的转折点,噪声信号的奇异值曲线则很平坦.然后提出了奇异值曲率谱的概念,并利用它来描述含噪信号奇异值曲线的转折点情况,分析了曲率谱计算时需注意的问题.研究结果表明,根据曲率谱的最大峰值位置可以确定有效奇异值个数:如果奇异值曲线在曲率谱最大峰值的位置坐标k处是凸出的,则有效奇异值的个数为k;如果奇异值曲线在k处是凹进的,则有效奇异值的个数为k-1.利用此方法来确定轴承振动信号的有效奇异值,提取到了由于滚道损伤而引起的调制现象,据此可靠地判断出了滚道剥落坑总数.; 赵学智叶邦彦陈统坚; 关键词：奇异值分解信号处理

多分辨奇异值分解理论及其在信号处理和故障诊断中的应用被引量：51: 2010年; 提出多分辨奇异值分解(Multi-resolution singular value decomposition,MRSVD)的概念,基于矩阵二分递推构造原理,利用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)获得具有不同分辨率的近似和细节信号,以多分辨率来展现信号不同层次的概貌和细部特征。给出MRSVD的分解和重构算法,并从理论上证明这种分解方式的多分辨分析特性。研究结果表明,MRSVD可以精确地检测出信号中的奇异点位置,克服小波检测时的奇异点偏移缺陷,并具有优良的消噪能力,可实现零相移消噪,此外还具有微弱故障特征提取能力,在对一个轴承振动信号的处理中,提取到其中隐藏的周期性冲击特征,实现对轴承损伤的准确诊断。相应地与小波变换结果进行比较,证明MRSVD在信号处理和故障诊断领域是一种很有应用前景的方法。; 赵学智叶邦彦陈统坚; 关键词：奇异值分解多分辨分析信号处理奇异性检测

基于二次样条小波细节信号峰值的有效奇异值确定被引量：8: 2010年; 研究了Hankel矩阵方式下交流分量、直流分量和噪声的奇异值分布特点,指出当矩阵阶数足够大时,代表这三个分量的奇异值在总奇异值向量中将被作为单独的坐标被分离开,而其衔接点处存在突变。提出利用二次样条小波对奇异值向量进行变换,并根据其细节信号的峰值位置来确定有效奇异值。研究结果表明,当细节信号的最大峰值位于第二个坐标时,表明原始信号中存在较大直流分量,此时根据第二最大峰值可确定全部有效奇异值,否则就根据最大峰值位置确定有效奇异值。信号处理实例证实了此方法的准确性。利用此法有效地分离出了轴承振动信号中的调制特征,进而据此准确地判断了轴承滚道的损伤情况。; 赵学智向可叶邦彦陈统坚; 关键词：奇异值分解轴承振动

单向收缩QR算法在奇异值分解中的收敛特性被引量：10: 2010年; 针对大型矩阵奇异值分解的数值计算问题,总结了单向收缩QR算法的特点,通过实例证明了该算法在处理由某些小幅度信号构造的大型矩阵的奇异值分解时存在不收敛的情况。从理论上分析了QR迭代过程中Givens变换矩阵的变化特点,发现算法出现不收敛现象的根本原因在于大型矩阵首行对角带元素的衰减,最终会使QR迭代时的第一个Givens右矩阵变为单位阵,从而导致后面所有Givens矩阵全部成为单位阵,引起QR算法失效。在此基础上进一步研究了首行元素的衰减对QR算法收敛速度的影响。对理论分析用实际数据进行了验证,从本质上探明了该QR算法的收敛特性。; 赵学智叶邦彦; 关键词：收敛性奇异值分解

一种基于奇异值分解的奇异性检测新方法被引量：4: 2011年; 针对信号中的奇异点检测问题,提出了一种利用一维信号序列以连续截断信号方式构造出较小列数和较大行数矩阵的方法,并通过奇异值分解来实现这种检测.分析了该矩阵方式下奇异值分解的信号分解原理,研究了该方法的奇异性检测效果,并与Hankel矩阵方式以及小波检测效果作了比较,将其应用于铣削力信号的奇异性检测.实验结果表明,该方法能有效揭示铣削过程中可能由铣刀或工件问题引起的微小冲击现象,且其各分量指示奇异点位置的脉冲幅值大、宽度小,能与周围高频噪声形成鲜明对比,有利于更准确地判断奇异点的位置.; 曾作钦赵学智; 关键词：奇异值分解奇异性检测矩阵构造信号分解消失矩

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