基于非負(fù)張量分解的機械故障特征提取理論與方法研究.pdf

1、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷主要包括信號檢測、特征分析、狀態(tài)識別和故障診斷等幾個環(huán)節(jié)，其中最為關(guān)鍵也是最困難的問題之一就是故障特征信號的提取和分析。
　　 作為一種重要的特征分析與提取方法，高階譜分析不僅能夠消除高斯噪聲干擾，且能反映信號中的相位耦合信息，因此，高階譜分析在故障特征提取中具有潛在的巨大優(yōu)勢。然而，由于高階譜分析往往以三維圖像形式給出結(jié)果，解釋其結(jié)果與設(shè)備故障之間的對應(yīng)關(guān)系需要專門的理論知識，超出了一般工程技術(shù)人員的知識范圍

2、，因此，在工程實踐中得到廣泛應(yīng)用的仍然是以經(jīng)典頻譜分析為核心的特征提取方法。
　　 本文針對高階譜分析在機械設(shè)備故障診斷應(yīng)用中存在的問題，對基于非負(fù)張量分解的故障特征提取理論和方法進行研究，以期解決高階譜分析結(jié)果與設(shè)備故障之間關(guān)系復(fù)雜、難以被一般工程技術(shù)人員掌握這一應(yīng)用瓶頸。
　　 首先，簡要介紹了幾種典型的非負(fù)張量分解算法，研究了現(xiàn)有特征分析結(jié)果組成的高維數(shù)據(jù)陣列的張量表示技術(shù)，討論了兩種現(xiàn)有特征分析結(jié)果的張量表示方法

3、。
　　 其次，針對已有非負(fù)張量分解算法在應(yīng)用中存在的算法對特征提取結(jié)果的稀疏度不可控、以及施加稀疏度約束后算法運行效率不高等問題，分別提出了的含有稀疏度約束和止交性約束的非負(fù)張量分解算法，并進行了仿真和實驗對比。其中，含有稀疏度約束的非負(fù)張量分解算法應(yīng)用歐式距離代價方程，結(jié)合二階錐規(guī)劃方法，提高了特征提取結(jié)果的稀疏度、算法運算效率和運算精度；含有正交性約束的非負(fù)張量分解算法借鑒多層循環(huán)非負(fù)張量分解的迭代思想，結(jié)合β散度代價方程