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基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取

张林锋 田慕琴 宋建成 贺颖 冯君玲 杨祥

张林锋,田慕琴,宋建成,等.基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取[J].工矿自动化,2019,45(1):28-34..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018070035
引用本文: 张林锋,田慕琴,宋建成,等.基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取[J].工矿自动化,2019,45(1):28-34..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018070035
ZHANG Linfeng, TIAN Muqin, SONG Jiancheng, et al. Feature extraction of vibration signal of roadheader based on singular value decompositio[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(1): 28-34. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018070035
Citation: ZHANG Linfeng, TIAN Muqin, SONG Jiancheng, et al. Feature extraction of vibration signal of roadheader based on singular value decompositio[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(1): 28-34. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018070035

基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018070035
基金项目: 

国家863计划资源环境技术领域重大项目(2012AA06A405)

国家自然科学基金项目(U1510112)

详细信息
  • 中图分类号: TD421.5

Feature extraction of vibration signal of roadheader based on singular value decompositio

  • 摘要: 针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类可分性准则,选择对不同截割岩壁硬度较为敏感的奇异值作为振动信号的特征量,并利用散度矩阵准则值来解决无法定量衡量各阶奇异值对截割硬度敏感程度的问题。与小波包频带能量法提取的特征向量进行比较,结果表明,对于掘进机水平截割、垂直截割和纵向钻进3种工况下的振动信号,基于奇异值分解法提取的特征向量都具有更好的类可分性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-01-10

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