张量鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用

• 作者: 孙卫强 易灿灿 谭春隆
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 交通运输
• 关键词: 张量 Tucker分解 鲁棒主成分分析 凸优化 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 数控与自动化
• 页码范围: 119-122
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|U462.1|N94
• 字数: 2762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2019.10.030

摘要

通常采集到的机械设备振动信号具有典型的非线性、非平稳特性,并且含有强背景噪声.一种新的张量鲁棒主成分分析方法被提出,该方法假设张量数据能被分解为代表信号特征的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的叠加.首先将采集的一维信号重构到三维张量空间,然后通过求解一个凸优化问题来提取张量数据的低秩特征成分,从而实现信号的特征提取.该问题实质是由Tucker分解模型相关的Tucker秩凸包络的核范数和稀疏成分范数的联合最小化问题.分别通过仿真实验和实测的轴承外圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法能成功的提取故障特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易灿灿		21	28	3.0	4.0
2	孙卫强		1	0	0.0	0.0
3	谭春隆		1	0	0.0	0.0