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《系统工程与电子技术》 2017年07期
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基于EMD-SVD与马田系统的复杂系统健康状态评估

陈俊洵  程龙生  余慧  胡绍林  
【摘要】: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。
【作者单位】南京理工大学经济管理学院;西安卫星测控中心;
【关键词】健康状态评估 马田系统 经验模态分解 奇异值分解 健康指数
【基金】:国家自然科学基金(71271114,61473222)资助课题
【分类号】:N941.4
【正文快照】:
0引言预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)[1-5]具有降低复杂系统的维修成本、提高安全性与可靠性的重要意义,尤其是在对于可靠性和维护性要求更严格的飞行器这类复杂系统领域中发挥出至关重要的作用。在一般情况下,复杂系统由正常到完全失效会经历一系列

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