张小明，唐 建，张梅军

(中国人民解放军理工大学 野战工程学院，南京 210007)

基于奇异值分解的液压信号时域分解方法

张小明，唐 建，张梅军

(中国人民解放军理工大学 野战工程学院，南京 210007)

为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量，提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性：①每个频率成分对应两个大小相当的奇异值；②各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关，该方法先选取原信号中的某一频率，向其中叠加频率相同、振幅已知的周期信号，使叠加信号中该频率的振幅最大，这样与其对应的奇异值一定位于对角矩阵的前两阶，解决了原信号该频率的奇异值阶数无法确定的问题，继而选取前两阶奇异值重构，再减去前步加入的周期信号，即还原出原信号中该频率的时间序列。同样，对于原信号中的其他频率用相同方法处理，最终获得一组分量。经实验，该方法较EMD不仅能有效消除模态混叠，而且降低了分量中的噪声含量。

奇异值分解；构造信号；叠加信号；模态混叠；噪声含量

液压信号可以看成是由若干个不同频率的频率族分量组成，而每一个频率族的分量所对应的幅值可以看成是调幅信号[1]，将这些成分单独地分开是后续处理过程的关键步骤，在将液压信号分解到不同的频率通道中的研究中，主要有以下两种方法：

(1) 小波分解及小波包分解。不同于小波分解仅对低频部分继续分解，小波包分解兼对低频和高频部分实施分解，以获得更高的频率分辨率。……