(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111390635.3 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市江宁区东 南大 学路2号 (72)发明人 刘志强　杨建刚　 (74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理 有限公司 1 1467 代理人 郝雅洁 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种降低旋转机械轴承动载荷识别模型病 态性的方法 (57)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。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114091200 A 2022.02.25 CN 114091200 A 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。 2.根据权利要求1所述的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， 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。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114091200 A 23.根据权利要求2所述的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， 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： 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114091200 A 3