基于经验模态与奇异值分解的振动源数估计方法

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基于经验模态与奇异值分解的振动源数估计方法
刘维新;叶超
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2022(50)10
【摘要】针对振动传感器数小于本底振源数的源数估计问题,提出一种基于经验模态分解的虚拟通道扩展方法。

通过经验模态分解得到的固有模态函数构建振动信号观测矩阵,以扩充振动传感器观测通道数量。

针对奇异值分解特征矩阵中噪声和数据观测误差以及不确定性导致的源数估计不准确问题,提出一种基于类内散度与类间距离比值优化的聚类分析方法。

通过对奇异值分解后特征值矩阵中对角线特征值的聚类分析,获得盲源数估计结果。

结果表明:与传统方法相比较,所提方法可准确实现振动信号盲源数估计。

【总页数】6页(P182-187)
【作者】刘维新;叶超
【作者单位】中国工程物理研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP206
【相关文献】
1.基于经验模态分解和奇异值分解的振动声调制信号分析方法研究
2.一种基于小波变换与奇异值分解对振动系统模态频率进行识别的新方法
3.基于EMD-SVD-BIC
的机械振动源数估计方法4.基于隐Markov模型的机械振动源数估计方法5.基于形态奇异值分解和经验模态分解的滚动轴承故障特征提取方法
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