多重门限奇异值分解方法的实例验证

目的提出一种基于奇异值分解(SVD)技术和Hanke矩阵的多重门限奇异值分解方法(MTSVD),对测量源数据进行降噪,使其更接近理论值,减少试验误差对后续计算结果的影响。方法对获得的系统频响函数(FRFs)施加10%的随机误差,之后利用文中提出的MTSVD方法进行降噪处理,并与未经过去噪处理的预测结果以及经奇异值累积法获得的降噪结果进行对比。结果利用MTSVD方法对试验获取的耦合系统频响函数进行处理后,得到的修正值更接近理论值,并且该方法的降噪效果优于现有的奇异值累积法。结论验证结果表明文中提出的MTSVD方法能有效降噪,减少试验测量源数据携带的误差,使其更接近理论值,因此该方法在运输包装领域具有良好的可行性和应用前景。