基于Hankel矩阵与奇异值分解降噪方法的齿轮故障诊断研究

简介

将Hankel矩阵与奇异值分解相结合对齿轮故障信号进行降噪处理，并应用MATLAB软件实现，来降低信号中的噪声，提高信噪比，从而凸显故障的信息特征。首先将含噪的测量信号构成的Hankel矩阵分解成两个互不相关的空间——真实信号空间与噪声空间，采用3种不同的奇异值选择方法，即奇异值差分谱方法、特征均值方法以及奇异值中值方法,对两个空间的奇异值矩阵处理后，再重构信号，实现降低测量信号噪声的目的。利用计算数据和图像说明不同奇异值选择方法的降噪效果，得出奇异值中值方法对齿轮断齿故障信号降噪效果最佳。