基于经验模态分解和奇异值分解的振源数估计方法

摘要

本发明公开了基于经验模态分解和奇异值分解的振源数估计方法，包括S1：采集行星减速器振动观测信号；S2：采用经验模态分解方法对振动观测信号进行虚拟通道扩展；S3：采用奇异值分解方法求取通道扩展后振动信号的相关系数矩阵特征值；S4：利用K均值聚类方法分析相关系数矩阵特征值聚集结果，由最终聚类数量减去1作为振动信号盲源数估计结果，指导行星减速器的盲源分离和后续故障诊断。本发明解决行星减速器故障诊断过程中存在的观测传感器数量小于振源数量，无法准确估计行星减速器振动信号振源数量问题，可在不增加观测传感器硬件数量的前提下准确实现振动信号盲源数估计，提高基于振动信号分析的行星减速器故障诊断准确性。