适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

基于EEMD-ICA的脑电去噪算法研究

脑电信号(EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反映,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声。为了保留有效信息同时消除尽可能多的噪声,提出通过构造虚拟通道将集合经验模态分解与独立成分分析相结合的脑电信号去噪方法。首先,对脑电信号进行EEMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,根据相关性准则筛选含噪声成分多的IMF分量构造虚拟通道进行ICA去噪;然后,将消噪后的结果与含信号成分多的IMF分量进行重构再次ICA去噪,得到最终去噪信号。为了验证EEMD-ICA去噪方法的有效性,以信噪比、均方根误差作为评价指标,将该方法与小波去噪法、EEMD去噪法、ICA去噪法进行比较,结果表明,EEMD-ICA去噪后的信噪比高于其它方法,均方根误差小于其它方法,综合分析该方法能更好地消除噪声。     

基于CEEMD和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法

针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵来确定含有噪声成分较多的IMF分量,采用小波阈值降噪方法对含有较多噪声成分的IMF分量进行降噪处理,保留这些分量中的有效信息。仿真分析和实例分析表明,基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法效果优于单纯的CEEMD降噪方法和小波阈值降噪方法。     

基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法.该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hil...     

基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法

经验模态分解(EMD)是目前信号去噪中应用较多的一种方法,但处理与噪声时频特征相近的信号时,该算法存在内蕴模态函数(IMF)混叠现象.本文从信号降噪的角度出发,提出基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法,首先利用EMD将信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象的过渡IMF,从多个IMF分量辨识出噪声与信号的分界,对过渡IMF进行小波去噪,去除过渡分量中的噪声;然后将去噪后的过渡分量IMF与其后续分量进行信号重构,得到去噪后的信号.为了验证所提方法的有效性,本文分别以含噪bumps信号和实际超声信号为例,将该方法与其它4种去噪方法进行了对比.实验结果表明:EMD结合小波法优于单独小波法,而本文方法进一步提高了EMD方法的去噪能力,为EMD去噪方法的改进提供了新思路.     

基于CEEMD与自适小波阈值组合降噪在OPAX方法的应用

针对如何从降噪的角度去提高扩展工况传递路径分析(OPAX)方法的分析精度,提出运用互补集合经验模态分解(CEEMD)与自适小波阈值相结合的降噪方法。采用样本熵将分解后信号的本征模态分量划分为噪声、含噪和信号分量。剔除噪声分量,将不同含噪分量的样本熵归一化后作为调参参数并应用于新构造的小波阈值函数,通过含噪情况调整阈值函数来提高降噪效果,并将降噪后的含噪分量跟信号分量一同重构得到完整信号,运用仿真计算验证上述方法能最大程度保留原始信号的完整性。应用到OPAX模型中,对其工况数据(时域振动信号)进行降噪,与其他降噪方法一同对比发动机二阶情况下目标点的计算的合成响应与实测响应,发现CEEMD与自适小波阈值组合降噪改进的OPAX方法吻合程度较高,效果较优。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

基于集合经验模态分解的MEMS矢量水听器联合去噪算法

针对MEMS矢量水听器的噪声去除问题,将集合经验模态分解(EEMD)、小波阈值去噪(WT)和奇异谱分析(SSA)相结合,提出了一种联合EEMD-WT-SSA去噪算法.该算法首先将含噪信号分解为一系列固有模态函数(IMF),然后,用连续均方误差准则(CMSE)对高频和低频进行区分,对高频信号进行小波阈值去噪,再和低频信号...     

基于改进极限学习机的水轮机运转状态识别

针对水轮机远程运行状态监测困难的现状，提出了基于模拟退火算法的粒子群算法(simulated annealing algorithm-particle swarm optimization, SA-PSO)优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的方式，建立水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对水轮机信号进行互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)获得IMF分量，引入皮尔逊相关系数计算各个IMF分量与水轮机信号的相似度，判断信号主导模态和噪声主导模态的分界点，用小波去噪对噪声主导模态降噪，并与其余的IMF分量重构得到去噪信号，同时对去噪后的信号进行分解，计算每个IMF分量的排列熵，构建特征向量。由于SA-PSO精度高不易陷入局部最优的特点和ELM的性能受权值、阈值共同影响的特点，用SA-PSO优化ELM的权值和阈值，构建水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对不同工况下采集的水轮机压力脉动数据，分析了基于PSO-ELM、ELM及SA-PS...     

一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法

在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。