| 噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术 |
| An Improved Method of Detecting Modulated Gear Fault Characteristic Based on Singularity Value Decomposition |
| 修订日期：2007-07-11 |
| 中文关键词:齿轮箱 故障诊断 调制信号 奇异值分解 |
| 英文关键词:gear box faults diagnosis modulated signals singularity value decomposition |
| 基金项目:国家自然科学基金（10602038）;河北省自然科学基金（E2006000383） |
| 吴勇军 陈恩利 申永军 |
| 石家庄铁道学院机械工程分院,河北石家庄050043 |
| 摘要点击次数: 1119 |
| 全文下载次数: 1 |
| 中文摘要: |
| 在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上，研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号特征的关系，引入自相关函数定量计算重构矩阵的延时步长，改进了现有算法，使得吸引子轨迹矩阵的重构更加合理。研究表明该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号，并成功用于齿轮箱调制故障信号的提取。 |
| 英文摘要: |
| In this paper, the fundamental principle of singularity value decomposition and its application in fault diagnosis are introduced. Based on the relations between the time series and the singular value distribution of the Singularity Value Decomposition ab |
| 吴勇军,陈恩利,申永军.噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2007,(4):24-. |
| 查看全文 下载PDF阅读器 |
|
| 关闭 |