TY -的A2口Bhupendra AU -邓,耀华盟——周Huiqiao盟——姚明,科星AU -黄,Zhiqi盟——郭Chengwang PY - 2020 DA - 2020/12/28 TI -特征提取研究柔性材料的性能下降R2R处理辊基于PCA SP - 8812660六世- 2020 AB -性能特征提取在设备性能退化评估是主要的问题。处理高维问题的性能表征和计算的复杂性的柔性材料的精密卷绕对位技术处理的性能指标,提出了一种主成分分析方法提取辊轴的降解特性。基于柔性材料的性能影响因素的分析精密卷绕对位处理辊,主成分分析提取模型。原始特征参数矩阵组成的十维特征参数如时域、频域,和时频域振动信号的辊轴成立;然后,我们获得了一个新特性参数矩阵 Z org ∗ 通过正常化原始特征参数矩阵。每两个参数之间的相关性度量矩阵 Z org ∗ 作为协方差矩阵的特征值建立性能退化特性参数。介绍了雅可比迭代法推导出算法求解协方差矩阵的特征值和特征向量。最后,使用特征值的累积贡献率作为筛选规则,我们线性加权融合特征向量和特征主成分矩阵派生而来 F 辊振动信号的处理。实验表明,所获得的最初十维特性处理辊的振动信号,如平均均方根,峰度指数重心频率、频率的均方根,标准差的频率,和能源的固有模态函数分量,可以通过三维主成分表达 F 1 , F 2 , F 3 。振动信号的特性减少维度实现, F 1 , F 2 , F 3 包含98.9%的原始振动信号数据,进一步说明,该方法具有较高的精度特征参数的提取和消除的优势特征参数之间的相关性,减少工作负载选择特征参数。SN - 1023 - 621 - 2020/8812660 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/8812660——摩根富林明旋转机械的国际杂志PB - Hindawi KW - ER