基于改进CEEMDAN和小波阈值的雨声信号去噪算法研究

为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号，本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值，并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解，将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量（IMF）;利用小波阈值，滤除高频IMF分量中的噪声分量，最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构，提取出较为纯净的雨声信号；实验表明，本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解（EMD）去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势，去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征，提高雨情分析的精确度。     

基于VMD的去噪算法在套管引线检测中的应用

超声检测套管引线的信号数据中存在大量的噪声干扰,使得回波时间提取精度产生较大误差。针对上述问题提出了一种基于变分模态分解(VMD)与小波阈值的去噪新方法。采用VMD对含噪信号进行分解,通过计算相关系数筛选出固有模态函数(IMF)中的高频分量进行小波阈值降噪,保留高频分量中的回波信息,最后与低频IMF进行信号重构。实测数据的去噪结果表明,去噪效果良好,有效地保留了高频分量中的真实信息,提高了超声回波信号的信噪比,从而增加了超声检测套管引线的测量精度。     

基于可调Q小波变换与基追踪的电能质量信号去噪

现场采集的电能质量信号中夹杂着高斯白噪声和脉冲噪声,这些噪声的存在给电能质量信号的检测与分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪预处理。针对传统去噪方法的局限性,本文给出了基于可调Q小波变换与基追踪的去噪算法,该方法先用不同品质因数的小波基函数对含噪信号进行稀疏分解,再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理,最后对优化的小波系数进行重构,这样就实现了电能主特征信号与脉冲噪声和高斯白噪声的分离,从而达到去噪的目的。仿真结果表明该方法可以有效地去除电能质量信号中的高斯白噪声及脉冲噪声,且去噪效果和可靠性优于广泛使用的小波去噪和集合经验模态分解去噪。     

基于CEEMDAN-SG的爆炸冲击波去噪算法研究

在采集爆炸冲击波超压信号时,由于监测的高温环境、压力传感器的误差以及磁场干扰,爆炸冲击波超压信号中混入了大量的噪声。为了准确地获取超压信号的特征,设计了一种基于融合完全集成经验模态分解与自适应噪声(CEEMDAN)与SG(Savitzky-Golay)去噪算法。首先使用CEEMDAN对爆炸冲击波超压信号进行分解,其次计算每个本征模态函数(IMF)的能量贡献率,利用SG滤波算法将能量贡献率低于0.1%且大于0.05%的IMF进行去噪处理。实验结果表明,CEEMDAN-SG与经验模态分解(EMD)、改进的集合经验模态分解(EEMD)、CEEMDAN以及CEEMDAN-小波阈值去噪所比较,信噪比分别提高了0.85、0.71、3.09、0.25 dB,且均方误差最小。CEEMDAN-SG与CEEMDAN-小波阈值去噪在去除噪声效果较理想,且CEEMDAN-SG在0.16 s时与原信号相似度最高。该算法不仅能有效去除噪声,而且还可以保留原始信号的特征,适用于爆炸冲击波超压信号的去噪处理。     

小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法

针对电能质量信号去噪问题,提出改进的小波熵自适应阈值去噪法。利用小波变换分解电能质量信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和自适应阈值相结合确定高频系数阈值门限,采用改进折中指数阈值函数对电能质量信号去噪处理,最后重构降噪后的电能质量信号。通过对四种典型带噪电能质量信号(电压突降信号、暂态振荡信号、电压中断信号、谐波信号)去噪处理,并与无偏风险阈值、极大极小阈值的去噪性能比较,对比可知在输入信噪比为20dB时,对于不同的电能质量信号,改进的小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的。     

基于CEEMDAN与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法

对检测到的电缆局部放电信号降噪是实现电缆绝缘诊断与评估的前提,为此提出一种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将染噪局部放电信号进行分解,得到数个模态分量;然后,计算模态分量的峭度值,筛选出有效特征分量并重构;最后,将重构信号通过改进小波阈值法再次降噪去除冗余噪声,得到降噪后的局部放电信号。将该方法、传统小波阈值法及集合经验模态分解与改进小波阈值法分别用于不同噪声强度下局部放电仿真信号的降噪处理,结果表明该方法具有更高的信噪比与波形相似系数,能有效抑制周期性窄带干扰与白噪声。     

基于EEMD自适应阈值去噪的电能质量扰动检测与定位研究

为了改善电能质量扰动信号的去噪效果,实现扰动信号的检测与准确定位,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)自适应阈值的电能质量扰动信号去噪方法。首先利用集合经验模态分解将含噪的扰动信号分解成一些相互独立的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对所得的IMF进行自适应阈值去噪,从而抑制噪声干扰。采用希尔伯特黄变换(HHT)提取去噪后扰动信号的起止时刻、瞬时频率和幅值信息。相比于小波去噪的启发式阈值、自适应阈值、固定阈值、极大极小阈值等方法,该方法在去噪的同时减少了信息损失,信噪比SNR和均方误差MSE均有明显提高。仿真结果验证了该方法在电能质量扰动检测与定位中的有效性和可行性。     

电能质量信号的非均匀子带分解小波去噪

针对频谱范围广的电能信号去噪问题,为了在去噪时保留电能信号中的高频谐波分量,采用控制子带个数和带宽的方法,提出一种基于功率谱特征判决器控制的非均匀子带分解小波去噪算法。其主要特点是采用信号功率谱幅度分割的方法,对小波包变换子带进行非均匀分解,动态调整小波包去噪结构,优化小波包去噪系数选择,从而在去除高频电磁噪声的同时保留高频谐波。使用该方法对多电飞机自耦变压整流器(ATRU)电能信号进行去噪,对应不同信号能够实现自适应非均匀子带分解,合理保留信号谐波成分。实验结果表明,该算法在滤除电磁干扰噪声的同时有效信号高频特征保留量为89.21%,获得了更好的去噪效果。     

基于优化VMD与噪声估计的间隔阈值局部放电去噪方法

为了抑制局部放电(PD)信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模态的峭度特征去除窄带周期干扰和高频白噪声;针对PD信号主导模态中残留的白噪声,利用文中研究中发现的VMD分解白噪声所得模态的两个统计特性,提出一种噪声标准差估计方法来确定阈值,最后引入间隔阈值函数对PD信号主导模态进一步去噪。采用该方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并将其与传统方法进行对比,结果表明,所提方法不仅可以更有效地抑制噪声,同时也能更好地保留PD信号的特征。     

基于EEMD与多分辨SVD的电能质量信号自适应去噪方法

针对电能质量信号去噪问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与多分辨奇异值分解(MRSVD)的自适应去噪新方法。首先对原始含噪信号进行EEMD分解,并对所得固有模态函数按设定阈值进行筛分;然后对符合处理条件的模态函数进行合适层数的二分递推SVD分解,得到相应的近似分量;最后利用处理后分量进行信号重构,完成去噪。通过利用电压暂降信号进行仿真,证明该方法去噪效果较好,且具有自适应性,能有效保留原始信号的特征信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。     

基于改进CEEMDAN的应答器上行链路信号降噪研究

针对在高速铁路复杂电磁环境中应答器上行链路(balise uplink, BU)信号传输受扰的问题,提出了一种基于自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)与小波包自适应阈值的联合降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将模拟BU信号分解为12个模态分量,根据相关系数判断分量为相关分量或无关分量;然后,相关分量经小波包降噪处理后重构为降噪后的BU信号;最后,选用信噪比(signal-noise ratio, SNR)和均方根误差(root mean square error, RMSE)作为评价指标,将该方法与目前广泛采用的6种降噪方法进行对比,信噪比提高了0.486 1～6.144 dB,均方根误差降低了0.054 9～11.091。为检验该方法的实际应用效果,采用联合降噪方法对实测BU信号进行降噪处理。仿真验证和实验验证的结果表明,采用联合降噪方法降噪后的BU信号不仅噪声分量得到了有效去除,而且信号特征保存完好,证明该方法能够应用于解决实际BU信...     

直流电能表计量信号自适应降噪方法

直流配电网包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,本文提出基于自适应变分模态分解与小波阈值去噪相结合的直流电能计量数据降噪方法。建立输出端直流电压、电流信号变分模态分解的参数最优化模型,并联合互信息分析,实现原始信号的有效模态分量与噪声模态分量的自适应区分。在此基础上,建立以信噪比、均方根误差、平滑度、相关系数复合评价指标最优的小波阈值去噪参数最优化模型,实现噪声模态分量的最优滤波降噪。通过实测数据计算分析,验证所提方法的有效性。     

可调阈值函数和能量阈值优化的电能质量扰动小波去噪方法

电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提。给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点。引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间,进而提出采用有效区间局部阈值去噪的新阈值取法,同时考虑噪声和信号的小波系数随尺度不同的传播特性,引入算子对阈值进行修正。利用有效区间的局部阈值取法较传统的全局阈值取法更能反映信号小波系数的特征。仿真结果表明,利用新方法去噪效果更好,既较好地改善了去噪性能,同时也保留了信号的扰动突变点信息,去噪后扰动定位准确,模极大值点的位置很好地反映了扰动发生的起止时刻。     

基于小波自适应阈值滤波的VMD降噪方法

本文提出了一种基于小波自适应阈值滤波的可变分模式分解（VMD）降噪方法。该方法降噪过程为：先将含噪声信号进行VMD分解,进而将VMD分解分量中含大部分噪声的高频模态分量进行小波自适应阈值滤波降噪,滤波降噪后的分量与其他模态分量重构降噪信号。三个实例表明：所提方法能有效减低信号噪声,适应性广。 关键字：可变分模式分解（VMD）;小波变换; 自适应阈值     

基于CapSA-VMD的螺母质量判定方法

当数控伺服压力机压装定位螺母时,需要依据采集的数据信号对其进行质量判定,而数据信号极易受复合噪声的影响从而导致螺母误判。针对在复合噪声干扰下信号包络特征难以提取且VMD中参数难确定问题,提出一种结合卷尾猴搜索算法优化VMD参数,有效重构数据信号的方法。首先,选取MCCI为目标优化函数。其次,对复合信号进行自适应模态分解,借助排列熵算法和相关系数筛选出含噪低的分量进行信号重构。然后,以模拟和实测信号为样本,借助RMSE、SNR的具体数值做客观对比,分别经EMD、CEEMDAN、CapSA-VMD方法的重构信号做直观对比。结果表明,CapSA-VMD分解后不含虚假分量,去噪效果显著优于另外二者,螺母质量检测的准确率高达97.8%,研究结果可为压装定位螺母的复合信号去噪,提高包络线阈值判定准确率提供有益的参考。     

基于改进去噪性能的Prony算法电网低频振荡模态辨识研究

针对电网低频振荡Prony辨识算法对噪声较为敏感、对输入信号要求较高的问题,提出了一种基于小波去噪与扩展Prony算法相结合的高精度低频振荡模态辨识方法。在小波去噪的基础上通过对阈值进行改进,使得小波去噪的阈值随着小波的分解而发生变化,从而对低频振荡信号达到较好的滤波效果,并在此基础上研究扩展Prony算法,对构建的仿真信号运用IEEE4机2区域系统产生低频振荡信号以及实际PMU监测的低频振荡信号进行算法验证。仿真和实验表明提出的方法能够比较准确和快速的辨识电力系统低频振荡信号,且具有较高的精度和较好的鲁棒性,为电力系统低频振荡模态辨识提供了一种行之有效的方法。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断

针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法。通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF)分量,依据各IMF相关系数与能量分布,将前7阶IMF分量进行小波包软阈值去噪,计算其样本熵作为特征量,最后采用基于免疫浓度思想的烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)分类器,对断路器不同运行状态进行分类识别。实验结果表明:基于CEEMDAN样本熵特征对于信号干扰不敏感,FWA-SVM诊断方法对于高压断路器分闸操动过程故障辨识效果良好。