基于SVD原理的PCA特征频率提取算法及其应用

摘要：

针对实测转子位移信号存在噪声污染的问题,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法.首先,从理论上推导了PCA与SVD的内在联系,即PCA产生的协方差矩阵特征值等于SVD产生的矩阵奇异值的平方,且PCA产生的特征向量等于SVD产生的左奇异向量;然后,基于上述结论,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法,并通过仿真信号验证了算法的有效性;最后,将该算法应用于大型滑动轴承试验台主轴的轴心轨迹提纯,得到的轴心轨迹清晰、集中,可成功识别转子的不对中及碰磨故障.

关键词：主成分分析、特征频率提取算法、奇异值分解、协方差矩阵特征值、矩阵奇异值

所属期刊栏目：48

分类号：TH113.1;TH165.3;TN911.7

资助基金：国家自然科学基金资助项目 ;广东省自然科学基金资助项目 ;广东省重大科技专项 ;广东省教育厅资助项目 ;广州市科技计划项目

在线出版日期：2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9