【摘 要】
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提出了一种新的基于Lowner矩阵的改进张量分解算法。张量作为高维数据的最自然的表示形式,能够最大程度地保留数据的内在结构特性,通过张量分解算法来识别信号中的有效成分并
【机 构】
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浙江省特种设备检验研究院,天津理工大学,武汉科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475339);浙江省公益性技术应用研究计划(2015C31016);武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金资助项目(2015B11)
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提出了一种新的基于Lowner矩阵的改进张量分解算法。张量作为高维数据的最自然的表示形式,能够最大程度地保留数据的内在结构特性,通过张量分解算法来识别信号中的有效成分并将其储存在低秩的子张量空间中。利用Lowner矩阵来实现一维信号向高维张量的表征,并通过Lowner矩阵的特性来确定张量分解的秩,接着由迭代的最小二乘法对张量进行分解,最后从分解的子张量中提取有用的信息。为了验证提出方法的有效性,分别通过数值仿真实验和实测的轴承外圈故障信号进行分析,结果提出的方法成功地提取了故障特征信息。
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