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| 稿件标题： | 基于四线性平行因子的机械故障盲分离方法 |
| 稿件作者： | 朱亚静1，李志农1，2，杨晓飞1，李泽东1，陶俊勇2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.04.027 |
| 科学编辑： | 许同乐 博士（山东理工大学教授） |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 四线性平行因子；盲分离；故障诊断；四线性交替最小二乘 |
| 文章摘要： | 针对传统的机械故障诊断盲分离方法需要添加工程应用中较难满足的约束和限制条件的不足，在三线性分解理论的基础上，提出了一种基于四线性平行因子的机械故障盲分离方法。该方法充分利用了平行因子在宽松条件下分解具有唯一性的特点，在三维平行因子的基础上增加了第4个维度，使得所建模型数据包容度更大，包含信息量更加丰富。并且该方法利用四线性交替最小二乘法迭代，相比于传统的三线性交替最小二乘法迭代，该方法迭代更加平稳，收敛性更好。仿真和实验结果一致证明了提出的方法的有效性。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(52075236，51675258);装备预研基金项目(6142003190210);航空科学基金项目(201946030001) |
| 引用本文格式： | 朱亚静，李志农，杨晓飞，等.基于四线性平行因子的机械故障盲分离方法［J］.兵器装备工程学报，2022，43(04)：164-171. ZHU Yajing, LI Zhinong, YANG Xiaofei, et al.Blind separation method of mechanical faults based on quadrilinear parallel factor［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(04)：164-171. |
| 刊期名称： | 2022年04期 |
| 出版时间： | 2022年4月 |
| 上线时间： | 2022年4月28日 |
| 浏览次数： | 2441 |
| 下载次数： | 404 |
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