基于奇异值分解的液压信号时域分解方法

发布时间：2018-04-04 11:09

  本文选题：奇异值分解　切入点：构造信号　出处：《振动与冲击》2017年16期

【摘要】：为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原信号中的某一频率,向其中叠加频率相同、振幅已知的周期信号,使叠加信号中该频率的振幅最大,这样与其对应的奇异值一定位于对角矩阵的前两阶,解决了原信号该频率的奇异值阶数无法确定的问题,继而选取前两阶奇异值重构,再减去前步加入的周期信号,即还原出原信号中该频率的时间序列。同样,对于原信号中的其他频率用相同方法处理,最终获得一组分量。经实验,该方法较EMD不仅能有效消除模态混叠,而且降低了分量中的噪声含量。
[Abstract]:In order to suppress the modal aliasing and reduce the noise content in components , a time domain decomposition method based on singular value decomposition is proposed .

【作者单位】： 中国人民解放军理工大学野战工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51175511;61472392) 省青年基金(BK20150724)
【分类号】：TH137

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本文编号：1709692