特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)来提取...特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)来提取振动信号的特征变量。然后,运用马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)构造马氏空间,并对其进行优化,从而降低特征变量的维度。最后,提出了一种健康度(health index,HI)的概念,并且用来对复杂系统健康问题进行评估。该方法成功地应用在轴承的健康状态评估中。展开更多
文摘特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法,该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)来提取振动信号的特征变量。然后,运用马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)构造马氏空间,并对其进行优化,从而降低特征变量的维度。最后,提出了一种健康度(health index,HI)的概念,并且用来对复杂系统健康问题进行评估。该方法成功地应用在轴承的健康状态评估中。
