《表2 测点1各工况信号奇异值分解结果》

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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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对EMD-AR谱分析后提取的相关频段信号进行奇异值分解，由于提取信号中前5个IMF分量能量占比较大，因此选择其组成初始向量矩阵；对初始向量进行SVD，得到奇异值分解特征向量；再将其作为特征参数组成故障特征矩阵，由于信号的奇异值是描述信号在采样时间内各个频率段特征的参数，所以，振动信号在各种工况中不同频段的特征可以通过奇异值差异进行描述；实验中，对3类信号进行奇异值分解，得到如图1所示的主油路、上升台、液压杆3个测点的奇异值分解结果，如表2～4所示。