【摘要】：針對含噪信號Hilbert-Huang變換存在虛假分量,提出改進(jìn)的奇異值分解(SVD)方法進(jìn)行降噪,改進(jìn)包含兩個部分:一是利用重構(gòu)相空間代替?zhèn)鹘y(tǒng)矩陣如Hankel矩陣,以去掉信號冗余,再者提出奇異值能量熵分量差分法,更易于定出重構(gòu)奇異值階次;二是提出了頻譜比值法對虛假分量進(jìn)行辨識,更有效辨識出虛假分量.首先利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)得到本征模式分量(IMF),識別并剔除趨勢項,重構(gòu)信號,然后進(jìn)行SVD,重構(gòu)降噪后的信號,消除虛假分量,最后進(jìn)行時頻分析.聯(lián)合方法應(yīng)用于含噪仿真信號,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虛假分量辨識率提高至100%,用于雙跨轉(zhuǎn)子故障振動信號,得到正確的時頻結(jié)果,表明了所提方法識別含噪信號虛假分量的有效性.
[Abstract]:Aiming at the existence of false components in Hilbert-Huang transform of noisy signals, an improved singular value decomposition (SVD) (SVD) method is proposed to reduce noise. The improvement consists of two parts: one is to use reconstructed phase space instead of traditional matrix such as Hankel matrix to remove signal redundancy, and the singular value energy entropy component difference method is proposed to determine the order of reconstructed singular value. Second, the spectrum ratio method is proposed to identify the false components more effectively. Firstly, the intrinsic pattern component (IMF), is identified and the trend term is eliminated and the signal is reconstructed by empirical pattern decomposition (EMD). Then the signal after noise reduction is reconstructed by SVD, and the false components are eliminated. Finally, the time-frequency analysis is carried out. The joint method is applied to the noisy simulation signal, the signal-to-noise ratio (signal noise ratio,SNR) is increased by 5.5%, and the identification rate of the false component is increased to 100%. The method is applied to the fault vibration signal of the two-span rotor, and the correct time-frequency results are obtained, which shows the effectiveness of the proposed method in identifying the false component of the noisy signal.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)能源與動力學(xué)院;南京航空航天大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：航空自然科學(xué)基金(2012ZD52054) 青年科學(xué)基金(61403193) 南京航空航天大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)科研項目(NS2014081)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2516691