局部奇异值分解降噪的研究.pdf

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1、机械工程师MECHANICALENGINEER龚木红一.高永毅“,李赞a,袁继广9(湖南科技大学a.机械设备健康维护湖南省重点实验室;b.物理与电子科学学院,湖南湘潭411201)摘要:利用测试信号构造连续截断矩阵进行奇异值分解(SVD)是消除随机噪声干扰的有效方法,针对时域信号较长在分解中无法自适应确定分离阶数的问题,提出一种分段串联奇异值分解降噪方法。该方法先将信号连续截断成分段信号,然后分别进行奇异值分解的降噪,再通过拼接得到降噪后的信号。仿真及实验结果表明,该方法有效。利用该方法处理混凝土泵车的振动噪声测试信号,可有效提高其信噪比,最大程度

2、地优化信号去噪的效果,提高分析的可靠性。关键词:奇异值分解:曲率谱:混凝土泵车;信噪比;振动噪声中图分类号:TH39文献标志码:A文章编号:1002—2333(2016)05—0076—03NoiseReductionBasedonPartialSingularValueDecompositionGONGMuhonff,GAOYongyi“,LIZan。,YUANJiguang"(a.HunanProvincialKeyLaboratoryofHealthMaintenanceforMechanicalEquipment;b.SchoolofPhy

3、sicsandElectronicScience,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan411201,Chinese)Abstract:Usingthetestsignaltoconstructacontinuoustruncatedmatrixwhichusingforthesingularvaluedecomposition(SVD)isaneffectivemethodtoeliminatetherandomnoise.Timedomainsignalwithnoiseislong.Itc

4、an’tdeterminetheseparateordernumber.SothispaperproposesamethodthatsegmentsthesignalfirstlyandthenusesSVD.Itcansplicethesegmentstoreductionsignalusingthismethod.Thenoiseandvibrationsignalmeasuredonconcretepumptruckandmechanicalequipmentcouldberefinedthroughthismethodtoimproveth

5、esignaltonoiseradio,optimizethenoiseeliminationeffectasmuchaspossible,andtheanalysiswhichdependsonthesignalismorereliable.Keyword:singularvaluedecomposition(SVD);curvaturespectrum;concretepumptruck;SNR;vibrationnoise0引言在测试混凝土泵车运作时的振动信号过程中,经常出现各种各样的噪声干扰,而混凝土泵车臂架的故障信号是微弱的,为此,必须消

6、除或减少混凝土臂架系统测试信号中的噪声。奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)能够将信号分解为一系列线性分量的叠加,具有良好的稳定性和不变性I”,分解得到的奇异值能够反映数据的内在属性,可以降低噪声,提高信噪比,而被广泛应用到信号消噪领域[2-31,能够保留周期信号和重要的突变信息【4l。基于奇异值降噪已经运用了很多,寇为刚等【4隧用曲基金项目:国家自然科学基金(51175172);国家自然科学基金(51274098):国家自然科学基金(51174088):国家自然科学基金(51134005)率谱选择有效特征值去

7、噪研究;雷达等Isl进行了基于奇异值分解和经验模态分解的航空发动机健康信号降噪研究;鲍伟等旧进行了频率域奇异值分解压制随机噪声方法研究;赵学智等【1提出了曲率谱进行选择有效特征值研究,将奇异值小于其均值的奇异值置零达到消噪的目的;憔自健等【吼提出基于相关系数的SVD消噪方法。上述研究中对长信号进行去噪时都存在一些问题,例如速度慢,精度低等。因此本文提出一种分段串联奇异值分解降噪方法。该方法先将信号连续截断成分段信号,然后分别进行奇异值分解的降噪,再通过拼接得到降噪后的信号。本文将分段信号的奇异值分解定义为局部奇异值分解,未分段信号奇异值分解定义为全

8、局奇异值分解。t1奇异值分解降噪原理对于一个受噪声污染的一维离散信号x={X,,X:,更,补充安装冲洗水管路,即可升级自动

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