论文摘要
通常采集到的机械设备振动信号具有典型的非线性、非平稳特性,并且含有强背景噪声。一种新的张量鲁棒主成分分析方法被提出,该方法假设张量数据能被分解为代表信号特征的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的叠加。首先将采集的一维信号重构到三维张量空间,然后通过求解一个凸优化问题来提取张量数据的低秩特征成分,从而实现信号的特征提取。该问题实质是由Tucker分解模型相关的Tucker秩凸包络的核范数和稀疏成分范数的联合最小化问题。分别通过仿真实验和实测的轴承外圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法能成功的提取故障特征信息。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙卫强,谭春隆,易灿灿
关键词: 张量,分解,鲁棒主成分分析,凸优化,特征提取
来源: 机械设计与制造 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,机械工业,自动化技术
单位: 威海怡和专用设备制造有限公司,威海广泰空港设备股份有限公司,武汉科技大学
基金: 国家自然科学基金(51475339)
分类号: TH133.33;O212.4;TP277
DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.10.031
页码: 119-122
总页数: 4
文件大小: 1061K
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