《表1 累计方差贡献率及特征值》

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《基于PCA-LMD的滚动轴承信号混合特征选取与故障诊断》

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选取Hankel矩阵的行数m=2048，列数n=2049，则Hankel矩阵的主成分数为2049，可用特征值数为2048，对根据内圈故障数据构建的Hankel矩阵进行主成分分解，得到其特征值λ和累计方差贡献率如图3所示，累计方差贡献率及特征值见表1。从图中可见，对于分解得到特征值，其主要特征值集中在前500个，对应的累计方差贡献率为0.9543，而后方1548主成分的贡献率仅为0.0457。从表中可见，随着特征值数的增大，每提升0.05的累计方差贡献率所需的特征值数也在不断增加，从0.90增大到0.95需要164个特征值，而从0.95增大到0.99，则需要435个特征值。