【机械故障诊断】基于Loewner矩阵的改进张量分解算法：机械故障特征提取与诊断系统设计（论文复现含详细代码及解释）

内容概要：该论文提出了一种基于Loewner矩阵的改进张量分解算法，专门针对机械故障诊断。张量作为一种高维数据表示形式，能够保留数据的内在结构特性。该方法首先将一维信号转换为三维张量，通过迭代最小二乘法进行张量分解，从而提取有用的故障特征。实验结果表明，该方法在噪声抑制和特征识别准确性方面优于传统的EMD和小波变换方法。此外，论文还详细介绍了张量分解的具体实现过程，包括Loewner矩阵构建、秩确定、张量分解以及故障特征提取等步骤，并通过仿真信号和实际轴承故障信号验证了该方法的有效性。 适用人群：机械工程、信号处理领域的研究人员和技术人员，尤其是从事机械设备故障诊断和状态监测工作的专业人员。 使用场景及目标：①机械故障诊断中需要提高特征提取准确性和噪声抑制能力的应用场景；②研究和开发新型机械故障诊断算法，特别是在复杂噪声环境下提高故障特征识别精度的需求。 其他说明：该方法不仅适用于轴承故障诊断，还可以推广到其他旋转机械设备的故障检测中。文中提供的Python代码可以帮助读者更好地理解和实现该算法，同时论文还探讨了算法的性能优化和工程应用扩展，如自适应参数选择、GPU加速、实时监测系统框架等，为实际应用提供了技术支持。