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。
中图分类号:
郭明军, 李伟光, 杨期江, 等. 基于 SVD 原理的 PCA 特征频率提取算法及其应用[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2020, 48(1): 1-9.
GUO Mingjun, LI Weiguang, YANG Qijiang, et al. PCA Feature Frequency Extraction Algorithm Based on SVD Principle and Its Application[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2020, 48(1): 1-9.