一种改进的转子振动信号消噪方法研究

为提高转子振动信号消噪方法的性能,通过分析噪声成分和对应消噪方法的特点,提出了一种基于改进中值滤波与小波包消噪技术相结合的信号降噪新方法.该方法首先根据信号采样频率计算中值滤波器的窗口宽度,从而可以有效滤除含噪信号中的脉冲噪声和部分白噪声;然后再用阈值及其处理函数都经过改进的自适应小波包消噪方法去除残留在信号中的白噪声,最终得到信噪比提高的振动信号.通过仿真信号和转子实验振动信号的降噪处理,对新方法的性能进行了验证.降噪结果表明,该方法在有效消除混合复杂噪声对振动信号干扰的同时,保留了故障信号的细节特征,比一般的小波域中值滤波降噪方法更为有效.     

音频信号用于球磨机工况识别的应用研究

为了达到制粉系统的智能自动控制,必需要对球磨机内的工作状态进行识别,利用音频信号的特征频率是一种适用的方法.而在现场测得的声音信号一定会包含有多种噪声信号,特别是当特征信号与噪声信号存在严重的频谱交叠,采取频域滤波方法无法获得较好的效果时,利用基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的消噪技术,可以得到良好的分离效果.提高测得数据的精确度,进而有效地实现球磨机的自动控制.     

Application of RLS adaptive filtering in signal de-noising

针对信号中混有噪声的问题,介绍了一种基于RLS算法的自适应信号消噪系统,并阐述了自适应滤波的原理以及RLS算法的步骤与流程。通过实例仿真,得到了基于RLS算法的自适应消噪系统仿真图。经过对比分析可知,RLS自适应滤波能较好地消除噪声,获得有用信号,从而验证了该方法的有效性和系统的合理性。     

基于局部自适应鲁棒回归的点云消噪

针对传统点云消噪算法低频平滑与高频磨平之间的矛盾,提出基于局部自适应邻域鲁棒回归的点云消噪算法。提出采样点局部自适应邻域的概念,使采样点邻域的大小能够根据模型局部形状进行自适应调整,为点云模型的低频区域平滑和高频区域特征保持奠定基础;针对传统的最小二乘曲面拟合受旁值点影响大,采样点微分几何信息提取可靠性差的问题,提出对采样点局部自适应邻域进行鲁棒回归,以实现采样点微分几何信息的可靠提取;以采样点法向和最大最小曲率为基础,构造一种新的采样点特征测度函数。在对测度函数的特性进行研究的基础上,根据测度函数值将采样点划分为特征点、非特征点和过渡点,并利用特征测度函数进行有效子邻域识别,实现点云数据的低频平滑和高频保特征消噪;通过对比试验验证算法的有效性。     

用自回归最小二乘消噪法提纯轴承故障信号

为了消除噪声信息、提取反映机械部件故障的有用信息，对自适应消噪方法进行研究。利用自回归最小二乘消噪方法提纯反映轴承故障的机械信号，该方法应用于6215轴承故障的检测，提取出反映轴承故障的冲击信号，检测出其轴承外圈和滚珠故障，并与理论计算的轴承故障特征频率相吻合，效果很好。     

进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素,传统阈值估计方法存在抑制噪声污染与保留信号细节间的矛盾,难以实现对滚动轴承故障信号的有效消噪.为准确估计阈值以改善小波阈值消噪方法的消噪性能,提出一种基于小波变换的进化阈值消噪方法.该方法以小波变换作为含噪信号分解与重构工具,构造含噪信号在各小波分解尺度上硬阈值收缩均方误差的近似函数,利用粒子群优化进化搜索与其最小值对应的最优阈值,以近似实现均方误差最小意义下的最优消噪.模拟信号消噪分析与滚动轴承故障信号消噪实例表明,该方法可有效消除噪声对信号的干扰,并准确提取淹没在噪声背景中的故障特征,消噪性能在信噪比与均方误差意义下优于传统小波阈值消噪方法.     

自适应权值滤波消除图像椒盐噪声的方法

提出了一种自适应权值滤波算法。该方法利用邻域差分法(ROAD)判定滤波中心点的有效性,若判定该点为噪声,则将邻域像素分别赋予不同权值对该点像素重构,邻域像素权重系数的分配随该点有效程度的增加而增大。一方面抑制了图像噪声,另一方面保留了图像细节。实验证明该方法在滤除椒盐噪声时,无论从视觉角度还是数据恢复角度都比常规滤波方法效果有明显改善。当图像中含有35%的椒盐噪声时,利用该方法恢复数据效果比传统中值滤波提高10 dB。     

基于循环生成式对抗网络的一维时变信号自适应去噪研究

针对传统去噪方法自适应差、对低信噪比时变信号去噪能力不足的问题,提出了一种基于循环生成式对抗网络CycleGAN的信号去噪方法.将广泛用于二维图像数据风格迁移的CycleGAN改进为适用于时序信号的一维CycleGAN,通过含噪信号和无噪信号两个数据集的循环对抗训练,得到信号从含噪空间到无噪空间的端到端最佳映射,从而获得具备自适应降噪功能的去噪模型.经过6组添加了不同信噪比的高斯白噪声的含噪信号集的测试实验,结果表明,该方法对于低信噪比的含噪时变信号具有优越的去噪能力,在信噪比和均方误差这两项指标的评价上都显著优于传统方法.     

海洋可控源电磁数据的新型小波基消噪方法

海洋可控源电磁(MCSEM)信号极易受到多种噪声的干扰,从而影响后期数据的反演解释精度。基于小波技术的降噪理论和方法已被广泛应用于MCSEM信号的消噪领域,但小波基均为通用小波基,消噪效果有待提升,提出了构造专用于MCSEM信号的新型小波基。首先,通过粒子群优化算法(PSO),以新型小波函数与MCSEM信号的平均相似度作为约束条件,迭代求解滤波器组的最优系数;然后利用得到的系数构造新型小波基。其次,针对深海勘探中的海水扰动噪声,设计了基于新型小波基消噪方法,并利用仿真的含噪数据与传统小波基消噪方法进行了对比实验;通过信噪比(SNR)及均方误差(MSE)进行消噪效果评价,表明新型小波基消噪方法优于传统小波基消噪方法。最后,将新型小波基消噪方法应用到了实测MCSEM数据中;通过消噪前后的时域信号及振幅随偏移距变化(MVO)曲线对比分析,结果表明,该方法不仅可以去除海水扰动类噪声,还可以扩大MVO曲线偏移距的解释范围,证明了基于新型小波基消噪方法的有效性和实用性。     

小波变换在压电陀螺仪信号去噪中的应用

提出了基于小波变换的陀螺仪信号的去噪方法.陀螺仪作为重要的敏感测量器件,其测量信号的精度很大程度上决定了系统的性能.利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,应用Daubechies四阶正交小波(db4)对噪声信号进行多层小波变换,逐层估计小波变换的各层细节信号的阈值,分别进行软阈值滤波处理,然后进行小波逆变换重建信号以达到对信号消噪和恢复的目的.采用该方法可以有效提高陀螺仪噪声环境下的测量精度.     

Adaptive noise cancellation based on EMD in water-supply pipeline leak detection

In water-supply pipeline leak detection and location, both the leak signals and blurred noises are closely related to the pipeline states and surroundings and most of the conventional noise-cancellation methods have to depend on the empirical parameters of either signals or noises. EMD (Empirical Mode Decomposition) is an adaptive signal decomposition method and is exclusive of base functions. A signal is decomposed into several IMFs (Intrinsic Mode Functions) in EMD, then the noise in a signal can be cancelled through removing uncorrelated IMFs. The existing EMD noise cancellation methods need to know the characteristics of either the wanted signal or the noise for rebuilding the noise-removed signal. However the characteristics of leak signals and noises are not fixed in various pipeline conditions, so the existing EMD noise cancellation methods can’t be directly applied in water-supply pipeline leak detection. This paper proposes an adaptive noise cancellation method based on EMD, in which the IMFs that don’t or less contain the components related to the leak can be removed through the cross-correlation between the IMFs and another signal collected at the either side of a suspect leak. In simulation analysis, the adaptive noise cancellation method can increase the SNRs (Signal to Noise Ratios) of leak signals as high as 16 dB. In processing practical pipeline vibro-acoustic signals, with the proposed method the peak of adaptive time delay estimate of leak signals, which determines the location of a leakage, becomes more distinguished, and thus the error of leakage location is improved.     

参数自适应选择的局部投影滤波算法研究

针对常规局部投影滤波算法中对邻域半径及噪声子空间维数的选取问题,提出了一种参数自适应选择的局部投影改进算法。利用相点与其近邻点形成的空间矢量方向随邻域半径的变化趋势,自适应地选取最优邻域半径;并采用MInka Beyasian模型选择(MInka Beyasian Selection,MI-BS)准则确定该邻域内噪声空间维数的大小。对Henon映射序列及实际采集的碰摩转子振动信号序列进行的仿真实验结果说明,该自适应滤波算法能够更精确地识别出噪声中的混沌数据,从而具有更强的混沌信号恢复及非线性降噪能力。     

激光超声信号去噪的经验模态分解实现及改进

考虑激光超声检测过程中噪声对缺陷和材料特征分析和检测的影响,本文以激光超声信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解（EMD）的激光超声信号时间尺度滤波过程。针对分解过程中固有模态函数（IMF）上有用信号与噪声的混叠现象对重构信噪比的影响,结合信号多模态和宽频带的特点,提出了基于峰度检验策略的时域加窗方法。该方法通过局部峰度检验判断重构起点附近IMF中有用信号的位置及信噪分界点,利用Turkey-Hanning窗保存有用信号,抑制噪声,实现信号与噪声的解混叠,改善重构信号质量。仿真和实验结果表明,该方法具有良好的自适应性,有效识别并分离了信号和噪声成分,信噪改善比达14 dB以上,相对原始方法提升了3 dB,相对性能增强了20%,并且改进效果随信号受污染程度的加重而愈发突出,有望在高噪声水平下发挥优势。     

基于非线性短时傅里叶变换阶次跟踪的变速行星齿轮箱故障诊断

针对变速行星齿轮箱信号频率模糊且受噪声影响的问题,提出了基于非线性短时傅里叶变换（NLSTFT）无键相阶次跟踪与变分模态分解的故障诊断方法。用NLSTFT算法估计信号瞬时频率,对其积分获得瞬时相位曲线,通过重采样得到角域信号;利用NCOGS算法对角域信号降噪,采用VMD算法进行角域信号模态分解,通过各模态分量信号包络谱解调实现故障诊断。实验结果表明,新方法计算效率高、鲁棒性好,提高了变转速行星齿轮箱故障诊断性能。     

自适应小波应用于回转类零部件的初期裂纹识别

介绍了基于kurtosis最大化准则的自适应Morlet小波分析方法，它能够根据kurtosis值自动调节小波函数参数以获得最佳滤波子小波，将其应用于处理染噪的周期性脉冲信号，以识别裂纹故障发展的初期征兆。与其它分析方法如离散小波变换和小波降噪进行了比较，结果表明自适应Morlet小波分析方法对于提取噪声中的周期性脉冲是非常有效的。     

小波变换的流体压力信号自适应滤波方法研究

为了有效地消除流体压力信号中的噪声,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法针对信号和噪声经小波变换后在不同尺度上的特征不同,先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理,并用该方法对液压系统运行中采集的压力信号进行降噪处理.试验结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法能更有效地消除流体压力信号中的噪声.     

基于小波降噪与分形理论的滚动轴承故障诊断

为了识别滚动轴承振动信号中包含的故障类型,运用小波对采集到的信号进行降噪,通过计算降噪后振动信号的关联维数,判断信号中是否包含故障。并以关联维数为特征量,通过计算各工况之间的距离函数,判断属于何种故障的信号。结果表明,运用分形理论进行故障诊断具有很强的实用价值。     

基于包络解调的离心式压缩机弱故障信号增强方法研究

在离心式压缩机使用要求不断提高下,为了增强故障诊断精确性,提出基于包络解调的非平稳工况下离心式压缩机弱故障信号增强方法。将小波包分析和独立分量分析结合,通过小波包分析法对含有噪声的混合信号进行降噪,根据 FastICA 算法分离降噪后的混合信号,对分离出的信号采用收缩函数实行频段内的去噪操作,完成多源故障信号分离去噪。在故障信号分离的基础上,考虑到被分离出的信号伴随着微弱噪声,进一步通过包络解调随机共振实现弱故障信号增强。对多源信号分离结果进行包络解调操作,并对包络信号实行变尺度随机共振输出处理,实现故障特征信号增强,达到故障诊断的目的。通过实验分别对此方法的信号去噪增强效果和故障诊断精确性进行验证,实验结果表明,该方法不仅弱故障信号增强效果显著,且故障诊断鲁棒性强,精度高,具有可实践性。     

基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法

针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。