买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明涉及一种降低旋转机械轴承动载荷识别模型病态性的方法，基于条件数的响应点测点优化，遍历所有测点组合种，计算其条件数，选择条件数最小的最优组合降低响应点线性相关引起的病态；在最优组合情况下，提取轴承支撑系统的频响函数矩阵，采用截断奇异值分解正则化方法，对频响函数矩阵分解，并剔除矩阵中较小的奇异值，得到良态矩阵来逼近原矩阵，消除过小的奇异值及对应的特征向量对解的影响，由此削弱方程的病态特性，提高轴承动载荷识别结果的精度和稳定性。

主权项：1.一种降低旋转机械轴承动载荷识别模型病态性的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：设置n个同时受动载荷激励的轴承，设置m个响应测点，获取轴承动载荷激励阵列及对应的响应列阵；步骤二：建立动载荷与振动响应之间的关系：F＝HHH-1HHX上式中，F为动载荷；H为所有响应测点的频响函数矩阵，HH为H的复共轭转置矩阵；X为振动响应；步骤三：从m个响应测点中随机选取mr个，n≤mr≤m，则响应测点的组合数为计算第i种组合对应的系统频响函数矩阵的条件数： 上式中，||·||为向量范数诱导的矩阵范数，为矩阵H的摩尔-彭诺斯广义伪逆矩阵；遍历所有响应测点个数下的测点组合，计算每种组合对应的频响函数矩阵的条件数，找出条件数最小的矩阵，将对应的测点组合作为最优测点组合；步骤四：根据最优测点组合对应的振动响应和频响函数矩阵，利用截断奇异值分解法剔除较小奇异值，计算轴承动载荷；所述步骤四，具体包括：1从所有响应测点的频响函数矩阵H中，获得最优组合测点对应的频响函数矩阵Hop，并对Hop其进行奇异值分解： 上式中，Vnn和Umn为列向量正交阵，是矩阵Hop分解出的两个酉矩阵，Umn＝{u1,u2,…,un}、Vnn＝{v1,v2,…,vn}；对角阵∑nn的对角元素为{σi}，i＝1,2,…,n，σi≥0是矩阵Hop的按由大到小顺序排列的所有奇异值；2利用奇异值分解后的频响函数矩阵获得待识别的动载荷，计算表达式为： 上式中，F为动载荷，为矩阵Hop的摩尔-彭诺斯广义伪逆矩阵，Xop为从所有响应测点的振动响应X提取的最优组合测点的振动响应；3采用截断奇异值分解正则化法对待识别的动载荷进行识别，获得识别后的动载荷正则化解： 上式中，Hk为逼近原矩阵Hop的低秩频响函数矩阵，k＜n； 上式中，∑k是将对角阵∑中n-k个最小的奇异值过滤后得到的对角阵；将滤波因子引入动载荷计算表达式，得到优化的动载荷正则化解为： 其中，滤波因子：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种降低旋转机械轴承动载荷识别模型病态性的方法