基于STA/LTA改进的CEEMD-SVD微震信号降噪算法

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)与长短时窗法(STA/LTA)相结合的降噪算法。利用CEEMD分解微震信号,得到固有模态分量(inherent modal component, IMF),依据相关系数确定噪声主导的IMF和信号主导的IMF,通过STA/LTA去除CEEMD产生的伪分量。对噪声主导的分量进行SVD分解降噪后与信号主导的分量及剩余分量重构得到降噪后信号。加入模拟噪声信号与实际采集的微震信号进行仿真实验,结果表明本文算法在保证小剩余噪声干扰的情况下,可以节省计算时间。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及新型自适应聚合经验模态分解(nove...     

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...     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

基于EEMD的振动信号自适应降噪方法

摘 要：应用集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD）能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解（Empirical mode decomposition, EMD）后其固有模式函数（intrinsic mode functions ,IMF）分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特点设计了自动选择IMF分量重构信号的算法,提出了基于EEMD的振动信号自适应降噪方法。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

利用聚合经验模态分解抑制振动信号中的模态混叠

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。     

基于经验模态分解的爆破延期识别优化方法

针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题。提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition, PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis, PCA),将混叠的IMF分量完全正交化,之后选择幅值较大且波形衰减明显的主分量,使用Hilbert变换提取包络线,最后对包络线峰值点进行识别。通过相似物理模拟试验证明,PEMD与传统方法EMD相比,有效地抑制振动信号EMD分解时出现模态混叠现象,延期识别误差降低至0,并通过控制高程和延期时间对PEMD方法的稳定性进行了检验;同时以德兴露天边坡延期爆破试验为例,PEMD能够更好地对爆破振动波峰值点进行精确识别,识别率稳定在90%以上,对后续爆破工程中爆破参数设计优化和盲炮的识别具有重要意义...     

基于CEEMD-MPE-IMPROVED WTD的爆炸振动信号噪声抑制方法

光纤分布式声传感(distributed acoustic sensing, DAS)系统因其灵敏度高、抗电磁干扰和分布式远距离传感的特点,广泛应用于微震监测和震源定位等领域。通过DAS系统采集爆炸产生的振动信号,并利用信号的到时信息进行爆源定位。但由于爆炸试验现场的噪声干扰,信号和噪声混叠,到时算法求得的到时信息误差较大,影响定位精度,因此需要对信号进行去噪处理。鉴于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法处理爆炸振动信号时有效信息的严重损失,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)、多尺度互变熵(multiscale permutation entropy, MPE)和改进的小波阈值去噪(wavelet threshold denoising, WTD)的融合降噪方法,对DAS系统采集的信号进行去噪。它与EEMD-MPE、CEEMD-MPE和CEEMD-MPE-WTD方法进行了比较。试验结果表明,该方法可以将信噪比(sign...     

基于ACVMD-WT法的GNSS-RTK高耸结构动态监测与模态分析

为对高耸结构的安全性能进行评估，采用GNSS-RTK技术对天津广播电视塔进行动态监测。对监测误差及噪声进行分析，基于变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）和小波阈值（wavelet threshold,WT）提出了ACVMD-WT算法。通过模拟信号验证了VMD比添加自适应噪声的完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）的信号重组能力更强。利用所提算法对水平方向信号进行降噪并得到结构的模态参数。结果表明：水域环境易引起背景噪声，对监测结果产生不利影响；ACVMD-WT滤波实现了对信息分量的有效筛选，降噪前后信号具有较强的相关性；相比集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）,CEEMDAN以及CEEMDAN-WT，所用算法的降噪效果更佳；由降噪后信号更好地获取到结构的前三阶频率及阻尼信息，其中一阶频率与有限元分析的相对误差为0.189%，第三阶频率相对...     

基于参数自寻优变分模态分解的信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变分模态分解最优模态数K和二次惩罚因子α;基于最优K和α,对原始信号进行VMD分解,得到K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;利用相关系数筛选法,进行模态分量的有效模态和含噪模态识别,利用小波阈值去噪方法对含噪模态进行去噪处理;将有效模态与去噪后的模态进行重构,实现信号降噪。分别用滚动轴承故障仿真信号和试验信号进行验证,并与EMD降噪方法进行比较,结果表明该方法可有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,有利于滚动轴承故障特征的提取。     

基于CEEMDAN-IAWT方法的滚动轴承振动信号降噪EI北大核心CSCD

针对滚动轴承振动信号中混入噪声的问题,设计一种自适应白噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)结合改进自适应小波阈值(improved adaptive wavelet threshold,IAWT)的联合降噪法。使用CEEMDAN对信号进行模态分解得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);将得到的IMFs与原信号进行相关性分析识别有效分量;针对小波阈值(wavelet threshold,WT)降噪算法不能自适应选取小波基和分解层数以及阈值函数存在缺陷的问题,设计了IAWT算法,利用IAWT算法过滤IMFs中的噪声;将处理后的IMFs进行信号重构。利用设计的联合降噪算法对仿真信号和试验台信号处理可知,相比于WT,使用IAWT处理后的信号信噪比提高了约0.5 dB,与原信号的相关系数提高了约0.03,均方根误差降低了约0.01;将设计的方法与CEEMDAN-WT等方法对比可知,经处理后的信号信噪比至少提高了1.37 dB,且信号特征保存完好。     

改进的EMD结合重复降噪在故障诊断中的应用

滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)。计算各个IMF与去噪后信号的相关系数以此确定哪几个IMF是待分析信号的有效集,根据有效集中IMF的突变程度来选择不同消失矩的db系小波进行小波降噪。对IMF进行边际谱分析来判断滚动轴承哪个部位发生故障。该方法有效地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,准确地判断出滚动轴承发生故障的部位。     

基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析

经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差。为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进。通过对爆破地震波监测信号进行端点处理（endpoint processing, EP）,改善EMD在处理信号实际端点时出现的端点突变现象,进而抑制EMD端点效应,提高固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）的稳定性和精度。对EMD进行改进,得到自适应补充集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),抑制低频趋势项模态混淆,并结合排列熵检测(permutation entropy detection, PED)来控制高频模态混淆。得到的EP-CEEMDAN-PED算法能识别微差爆破实际延期时间,且能有效克服EMD固有的端点效应和模态混淆现象,结合干扰减振法,可计算实际隧道扩挖爆破合理减振微差时间为55.14~57.93 ms,对爆破振动控制具有重要的现实意义。     

基于EEMD和参数自适应VMD的高速列车轮对轴承故障诊断

针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)方法对轮对轴承的故障特征信息提取不准确的问题,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode deco...     

基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别

提出一种基于完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和GG(gath-geva)聚类的电能质量扰动识别方法。CEEMD是一种对EEMD(ensemble empirical mode decomposition)的改进算法,其特点是向原始信号中以正负成对的形式加入白噪声,有利于减少重构信号中残余的辅助噪声;且在分解的每一个阶段都加入特殊噪声,计算一个唯一残差以得到每个IMF,因此分解的结果是完整的,优于EEMD。CEEMD不仅有效解决了EEMD的模态混叠的问题,同时也保留了EEMD处理非平稳信号的优势,再将CEEMD 分解的IMF分量的互近似熵值作为特征向量输入到GG模糊分类器中进行电能扰动的分类识别。为了验证该方法的有效性,进行了仿真和实测实验,结果表明,该方法有较好的频谱分离效果,且仅需要较少的迭代次数,减轻了计算成本。     

HHT在爆裂噪声检测中的应用研究

该文应用一种新型的非线性非稳态信号处理方法——希尔伯特黄变换(hibert huang tramsform,HHT)进行逆变器中低频噪声-爆裂噪声的检测与定位,该方法利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将待测信号分解为各基本模态分量(intrinsic mode function,IMF),然后对所得IMF进行自适应阈值去噪。经希尔伯特变换(hilbert transform,HT)后,其瞬时振幅与瞬时频率即可清晰表现出爆裂噪声特点与准确突变位置与时长。通过与小波去噪和小波模极大值去噪检测进行对比分析可得,该方法可以同时从时频两方面对信号进行分析,能够实现对故障信号的准确检测与定位。     

基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。     

基于CEEMDAN-小波包自适应阈值混凝土声发射信号降噪研究EI北大核心CSCD

为了得到更加纯净的混凝土声发射(acoustic emission, AE)信号来更准确地监测混凝土结构破裂过程,提出了一种完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)与小波包自适应阈值联合方法对循环荷载作用下的混凝土声发射信号进行降噪处理,运用信噪比和快速傅里叶变化(fast Fourier transform, FFT)分析来验证所用方法的可行性。实验结果表明:结合CEEMDAN-小波包自适应阈值对混凝土声发射信号进行降噪的效果较好,能有效地保留混凝土声发射信号特征信息,对混凝土声发射信号降噪提供新的思路,为后续利用声发射信号分析混凝土结构内部微裂纹扩展及演化特征奠定基础。     

基于CEEMDAN法的隧道爆破信号趋势项去除

以京张高铁某隧道工程为背景,引入一种通过CEEMDAN（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise）法消除隧道爆破信号趋势项的方法。首先,利用CEEMDAN法分解实测爆破信号,得到一系列本征模态分量及余项。然后,通过均值比法识别筛选信号趋势项的有效组成部分,并去除含有趋势项的分量。为验证CEEMDAN法去趋势项的可行性,通过数值仿真信号进行校核。结果表明,与现有EMD(empirical mode decomposition)法、EEMD(ensemble empirical mode decomposition)法比较,基于CEEMDAN法筛选得到的趋势项与人为添加的趋势项最为接近。同时,利用此方法处理实测爆破信号,解决了原始信号中存在的基线偏移及低频超高异常等问题。     

基于EEMD-SVM的刀具磨损状态研究

针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的算法,实现对刀具磨损多状态的识别。首先对振动信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,然后计算得到三向切削力信号的均值和各本征模态函数分量的能量百分比值作为磨损状态分类特征,最后运用支持向量机和Elman神经网络对刀具在不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别。实验结果证明该方法能很好地实现对刀具磨损状态的识别,与Elman神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率,更适合小样本情况下刀具磨损状态的分类识别。     

k值优化VMD-小波包分析联合降噪方法在隧道爆破信号中的应用

针对隧道爆破振动测试信号存在噪声干扰的问题,引入一种基于k值优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)联合小波包分析的降噪方法。首先,引入分解能量差值参数λ,对比爆破振动信号在不同k值条件下经VMD得到的模态分量总能量;基于等能量分解原理对模态数k进行优化分析,并在最佳模态数k下对信号进行VMD处理;在相关系数和方差贡献率双指标下筛选出含噪分量,并用小波包分析手段进行降噪处理;最后,将经降噪处理后的含噪分量与优势分量重构,得到纯净的爆破振动信号。引入的方法兼具VMD及小波包分析的优点,并克服了信号分解过分或分解层数不足的缺陷。结果表明:与现有方法相比,k值优化的VMD-小波包分析联合降噪方法信噪比高,均方根差小,降噪效果良好,并且该法可有效保留原始信号中的细节特征,可以应用于类似隧道爆破信号的降噪处理。