《表5 标准化特征值表：基于EMD-SVD的液压系统故障模糊聚类研究》

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《基于EMD-SVD的液压系统故障模糊聚类研究》

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在故障信号识别阶段，将上述的小波分解重构信号、Hilbert-Huang变换信号、EMD-SVD信号作为模糊聚类分析的3类输入样本。其中，对于小波分解重构分解信号，提取了正常工况100～300 Hz频段信号；泄漏工况100～500 Hz频段信号；气穴工况300～400 Hz频段信号。对于Hilbert-Huang变换信号，提取3类工况100 Hz及275 Hz附近频段信号，对于EMD-SVD变换信号，提取其分解后IMF1和IMF2所有频段信号。而在特征选取方面，提取了不同样本信号中4类特征，分别为方差、基频幅值和IMF能量熵以及分解奇异值。现对采集的30类信号特征值大小进行分类，设30类样本组成分类集合X={x1，x2，…，x30}，每种状态信号都有不同的特征值，对上述的方差、基频幅值、能量熵以及奇异值特征编号记为1、2、3、4。即xij={xi1，xi2，xi3，xi4}为第i个信号的各个特征参数大小，从而得到关于30类信号的特征表，表5所示为其中测点1（主油路）EMD-SVD信号的特征值情况，特征值大小根据极差变换进行了归一化[8]。计算式如下：