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改進(jìn)PCA算法及其在轉(zhuǎn)子特征提取中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2022-01-10 23:36
  針對傳統(tǒng)主成分分析(principal component analysis,簡稱PCA)方法中有效主成分的選擇依賴于先驗(yàn)知識(shí)的缺點(diǎn),提出利用協(xié)方差矩陣特征值差分譜的概念來描述有效主成分與次要成分的特征值差異性。首先,通過理論推導(dǎo)得出奇異值與特征值之間關(guān)系,即奇異值與特征值之間存在平方關(guān)系;其次,利用差分譜理論進(jìn)一步研究了Hankel矩陣方式下PCA信號(hào)處理原理;最后,提出一種基于差分譜理論的PCA算法,通過仿真信號(hào)驗(yàn)證了該算法的有效性。研究結(jié)果表明,根據(jù)協(xié)方差矩陣特征值差分譜的最大峰值位置可自動(dòng)選擇有效主成分的個(gè)數(shù),且通過不同譜峰之間的分量信號(hào)的組合可以提取出不同的頻率成分。將此PCA算法用于大型滑動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)子的軸心軌跡提純,提純效果優(yōu)于傳統(tǒng)PCA算法。 

【文章來源】:振動(dòng).測試與診斷. 2020,40(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:10 頁

【部分圖文】:

改進(jìn)PCA算法及其在轉(zhuǎn)子特征提取中的應(yīng)用


試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖

驅(qū)動(dòng)裝置,傳感器,測點(diǎn),數(shù)據(jù)采集


在轉(zhuǎn)子兩端垂線斜45°位置各布置一個(gè)電渦流傳感器,分別標(biāo)記為di(i=1,2,3,4),對應(yīng)的信號(hào)為Di(i=1,2,3,4),其中靠驅(qū)動(dòng)裝置端安裝的傳感器如圖4所示。試驗(yàn)所用的便攜式LMS SCADA-SD多功能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖5所示。圖5 LMS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集,驅(qū)動(dòng)裝置,信號(hào)采集,測點(diǎn)


LMS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3581635

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