资源描述：
《基于奇异值分解的电感式磨粒传感器信号降噪方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第23卷第8期传感技术学报Vo.l23No.82010年8月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug.2010StudyontheDenoisingMethodforSignalsofInductiveWearDebris*SensorBasedonSingularValueDecomposition11*12FANHongbo,ZHANGYingtang,LiGuozhang,CHENGYuan1.FirstDepartment,MechanicalEngineeringCollege,Shi
2、jiazhuang050003,China;2.OrdnanceScienceInstituteofChina,Beijing100089,ChinaAbstract:Bymeansofthedenoisingtechnologyofsingularvalueanalysis,thesignalofinductiveweardebrissensorcorruptedbysystemnoiseisprocessed.Theopticalreconstructionorderofthetrajectorymatrixisdifficu
3、lttodeterminefornoisereductioninsingularvaluedecomposition.Anewmethodisproposedtosolvethisproblembasedonnoisethresholdandsingularvaluescluster.Bytheembeddingdimensionofthetrajectorymatrixandnoisevariance,thenoisethresholdisdeterminedandtheupperlimitoforderreconstruct
4、ionisgotatfirs.tThen,accordingtothedistributioncharacteristicsofsingularvaluesthatsignalssingularvaluesaredisperseandnoisessingularvaluesareconcentrated,theclusteringanalysisisdoneforthesingularvaluesthataregreaterthannoisethreshold.Thefinalreconstructionorderisdeter
5、minedbasedontheclusteringresults.ThedenoisingresultsofsimulationsignalsandtestingsignalsshowthatthisdenoisingmethodcanimproveSNRnotablyandthesignalsafternoisereductionhavelesspeakvalueerrors.Themethodissuitableforthenoisereductionofinductiveweardebrissignals.Keywords
6、:signaldenoising;singularvaluedecomposition;reconstructionorder;weardebrissensorEEACC:7220;7310do:i10.3969/j.issn.1004-1699.2010.08.017*基于奇异值分解的电感式磨粒传感器信号降噪方法研究11*12范红波,张英堂,李国璋,程远1.军械工程学院一系,石家庄050003;2.中国兵器科学研究院,北京100089摘要:利用奇异值降噪技术对含有系统噪声的电感式磨粒传感器测试信号进行处理。针对奇异值降
7、噪中轨道矩阵最优重构阶次难以有效确定的问题,提出一种基于噪声阈值和奇异值聚类的重构阶次确定方法。首先由含噪信号轨道矩阵的嵌入维数和噪声方差确定奇异值的噪声阈值,得到重构阶次的上限;然后依据信号奇异值分布离散,噪声奇异值分布集中的特点,对大于噪声阈值的奇异值进行聚类分析,进一步确定轨道矩阵的重构阶次。仿真和实测信号降噪效果表明,该降噪算法能显著改善含噪信号的信噪比,降噪后的信号具有较小的峰值误差,适合电感式磨粒传感器信号的降噪。关键词:信号降噪;奇异值分解;重构阶次;磨粒传感器中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:10
8、04-1699(2010)08-1129-05电感式磨粒传感器能在线、全流量监测油液中了信号的分析精度和分析可靠性。本文利用奇异谱分的金属磨粒,及时捕获油液中铁磁性及非铁磁性磨析技术,首先根据噪声的方差判断奇异值降噪重构阶损金属颗
