改进张量分解算法及在机械故障诊断中的应用
来源期刊:机械设计与制造2019年第4期
论文作者:陈向俊 毛晓松 李黎苹 易灿灿
文章页码:47 - 104
关键词:张量分解;故障诊断;L?wner矩阵;迭代的最小二乘法;
摘 要:提出了一种新的基于L?wner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L?wner矩阵来实现一维信号向高维张量的表征,并通过L?wner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。
陈向俊1,毛晓松1,李黎苹2,易灿灿3
1. 浙江省特种设备检验研究院2. 天津理工大学3. 武汉科技大学
摘 要:提出了一种新的基于L?wner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L?wner矩阵来实现一维信号向高维张量的表征,并通过L?wner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。
关键词:张量分解;故障诊断;L?wner矩阵;迭代的最小二乘法;