机械工程学报

作者：李华, 刘韬, 伍星, 李少波

单位：1. 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室 贵阳 550025;2. 昆明理工大学先进装备智能制造技术云南省重点实验室 昆明 650500;3. 云南机电职业技术学院 昆明 650203

关键词：奇异值分解,重构分量确定,奇异值比,互相关系数,Hankel矩阵结构,滚动轴承；

基金：国家重点研发计划（2018YFB1306103）、国家自然科学基金（51875272，52065030）和贵州大学自然科学专项（特岗）科研基金（（2021）27）资助项目。

基于Hankel矩阵的奇异值分解（Singular value decomposition，SVD）方法在信号处理、故障诊断领域得到了广泛应用。其降噪性能受选取的重构分量、Hankel矩阵结构、分析的数据点数的影响，对此进行了系统的研究，提出了基于相关奇异值比的SVD （Correlated singular value ratio SVD，C-SVR SVD）方法，并成功应用于轴承故障诊断。首先，针对SVD的重构分量的确定问题，提出了奇异值比（Singular value ratio，SVR）和互相关系数相结合的方法；其次，对Hankel矩阵的结构进行研究，提出了基于SVR和峭度指标的结构优化方法。然后，对分析的数据点数进行了分析讨论，给定了约束。最后，将C-SVR SVD方法应用于轴承故障仿真信号和实际轴承故障案例分析，验证了C-SVR SVD方法的有效性和优越性。

来源：2021年第21期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2021年第21期