首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

局部鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用
引用本文:苏立鹏,金樟民,尤戈,易灿灿. 局部鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用[J]. 机械设计与制造, 2021, 366(8): 246-249,255. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.08.056
作者姓名:苏立鹏  金樟民  尤戈  易灿灿
作者单位:温州市特种设备检测研究院,浙江温州325000;武汉科技大学,湖北武汉430081
摘    要:机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难.一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域可以分解为表示信号特征信息的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的加权和,且矩阵只需在局部区域具有低秩的属性而不必要满足全局低秩的强条件,并通过有限个局部低秩矩阵的平滑凸组合来全局逼近原始矩阵.通过仿真实验和实测的轴承外圈故障数据的分析,证明了提出的方法具有较强的降噪和特征提取效果.

关 键 词:机械设备故障诊断  特征提取  局部鲁棒主成分分析  平滑核函数

Local Robust Principal Component Analysis and Its Application in Fault Diagnosis
SU Li-peng,JIN Zhang-min,YOU Ge,YI Can-can. Local Robust Principal Component Analysis and Its Application in Fault Diagnosis[J]. Machinery Design & Manufacture, 2021, 366(8): 246-249,255. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.08.056
Authors:SU Li-peng  JIN Zhang-min  YOU Ge  YI Can-can
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号