【摘 要】
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特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤：首先,采用经验模态分解（empirical model decomposition,EMD
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,西安卫星测控中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71271114,61473222)资助课题
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特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤：首先,采用经验模态分解（empirical model decomposition,EMD）和奇异值分解（singular value decomposition,SVD）来提取振动信号的特征变量。然后,运用马田系统（Mahalanobis-Taguchi system,MTS）构造马氏空间,并对其进行优化,从而降低特征变量的维度。最后,提出了一种健康度（health index,HI）的概念,并
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