王建国，李 健，刘颖源

(东北电力大学 自动化工程学院，吉林 吉林 132012)

有效消除噪声影响一直是旋转设备故障诊断研究的重要内容之一[1]，特别是故障早期，由于调制源弱，早期故障信号微弱，并且受周围设备的噪声干扰，导致故障特征难以识别[2]。因此，最大限度地提高振动测量信号的信噪比[3-5]，是为故障特征信号的提取做好前期工作的重要环节[6-7]。

振动信号Hankel矩阵奇异值分解，作为一种非线性滤波方法，可以用于消除信号中的随机噪声成分，提取信号中的周期成分，得到相对纯净的故障信号[8-9]。

如何确定奇异值有效秩阶次是该方法的关键技术之一，目前采用方法相对较多的是试凑法和均阀法，然而这两种方法对操作者的经验要求相对较高，且不易掌握。另一种方法是根据原始信号主频个数的二倍关系来确定奇异值分解降噪的有效秩阶次的方法[10]，该方法对仿真信号进行试验分析取得了较好的效果。但是在实际工程应用中，由于工况的复杂性，振动信号的幅值和频率伴随脉动激发力的产生将出现调制现象，导致频带发生大幅度迁移，加之噪声信号大量存在，使原始信号的主频个数往往难以区分，致使有效秩阶次难以确定。为此本文提出了基于Hankel矩阵和奇异值差分谱单边极大值分解技术，研究奇异值分解降噪特性消除系统信号中混合噪声的改进方法。从奇异值差分谱出发，避免了主频个数不容易确定问题的发生，实际测试中取得了较好的效果。……