改进SVD算法的转子系统轴心轨迹快速提纯研究EI北大核心CSCD

为实现转子系统轴心轨迹的快速提纯,提出一种改进的奇异值分解(improved singular value decomposition,ISVD)算法。首先,构建一种奇异值差异比(singular value difference ratio,SVDR)的评判指标来确定矩阵行数,对Hankel矩阵的结构进行优化;其次,利用奇异值与频率的数量关系筛选有效分量,对有效分量进行重构得到特征信号;然后,将降噪提纯后的特征信号合成轴心轨迹,实现轴心轨迹的提纯;最后,利用仿真和实测信号对所提方法进行分析。试验结果表明,与最大维数法相比,在SVDR确定的矩阵结构下,奇异值分解的降噪性能保持不变,但分解的时间缩短了90.18%,提高了计算效率。