【摘 要】
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针对机械设备的故障特征信息提取问题,提出了基于奇异值融合的机械盲信息提取方法。首先,由机械振动测量信号分离振动源信号,并进行包络解调组成包络信号矩阵,进而进行奇异值
【机 构】
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中国人民武装警察部队警官学院,第二炮兵工程大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61132008）
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针对机械设备的故障特征信息提取问题,提出了基于奇异值融合的机械盲信息提取方法。首先,由机械振动测量信号分离振动源信号,并进行包络解调组成包络信号矩阵,进而进行奇异值分解,提取矩阵的奇异值均值和奇异值熵作为故障特征信息;然后,针对分离矩阵直接进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征信息;最后,将包络信号矩阵奇异值均值、奇异值熵和分离矩阵奇异值进行特征层信息融合作为机械设备的故障特征信息。将该方法应用于液压齿轮泵可以有效地提取机械设备盲特征信息。
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