基于独立分量分析算法的局部放电信号去噪方法研究

针对局部放电监测信号中多种干扰噪声的消除难题,提出结合经验模态分解的独立分量分析算法,进行变压器局部放电信号的去噪。针对独立分量分析进行信号分离时需要多元信号的要求,首先提出利用经验模态分解算法构造参考信号,然后通过独立分量分析算法进行信号分离。利用该方法进行变压器局部放电信号的去噪,较好地恢复出窄带干扰及白噪声下的局部放电脉冲信号的波形、波形之间相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等局放信息,在仿真及实测数据的处理中都取得了较好的效果,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于变分模态分解与小波阈值结合的表面肌电信号去噪分析与研究

针对表面肌电信号易受无关噪声影响的问题,分别利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）、小波阈值法、VMD与小波阈值结合的方法对表面肌电信号进行伪迹去除。将信噪比、均方误差、自相关系数作为评价指标,对3种去噪方法进行对比分析。比较结果表明：3种方法对噪声信号均具有分离效果,但VMD与小波阈值相结合的方法分离效果更好、稳定性更高、信噪比最大、均方误差最小、自相关系数最高,具有良好的应用前景。     

结合奇异值分解和二维变分模态分解的紧凑图像哈希算法

图像哈希是通过将图像提取为简短数列,从而快速地从图库中区分出与原图相似或不同图像的方法。利用奇异值分解(SVD)来分解重构减小图像信息的冗余性和二维变分模态分解(2D-VMD)可以将图像分解成一系列不同中心频率的子模态的特性,从时域和频域提取出图像的主要信息序列来构成哈希。仿真结果表明,相比于其他方法,通过SVD和2D-VMD的紧凑图像哈希算法具有较短的运行时间、较好的鲁棒性和唯一性。     

含窄带噪声和白噪声的复杂染噪局部放电信号提取及应用

复杂噪声环境下,电力设备局部放电信号的高完备度提取是实现其运行状态在线评估的关键.该文提出一种基于自适应噪声的总体集合经验分解(CEEMDAN)和改进小波包结合的复杂染噪局放信号提取方法.首先,通过自适应CEEMDAN将染噪信号进行分解,利用奇异值分解(SVD)算法对分量中包含的窄带噪声和频率混叠进行抑制,再根据信号间...     

基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别

提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）和小波分析的结构模态参数识别方法。获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。     

基于变分模态分解的轴承振动特征提取方法

设备运转的状态信息能够通过振动信号实时反映出来,然而由于信号中混杂了大量背景噪声等干扰信息,使得信号分解技术成为关注的重点之一。变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)克服了传统自适应信号分解方法的不足,分解出的信号消除了端点效应和模态混叠等失真现象,具有抗噪干扰能力强、计算速度快等优点。针对VMD模态K数难以选取的问题,以信号主频率个数作为K的选择依据,然后结合信息熵测度,提出了一种的新的振动信号提取方法,剔除干扰信息,便于故障类型的查找。仿真和轴承实验表明了该方法的有效性和可行性。     

采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4~6 dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.     

基于奇异值分解和经验模态分解的航空发动机健康信号降噪

提出了一种基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的信号降噪方法。首先采用EMD方法对原始信号进行分解并提取出信号趋势分量。然后对信号剩余部分采用SVD方法降噪,并根据奇异值差分谱方法自适应选择奇异值进行信号重构。最后将重构后的信号与趋势分量叠加得到最终的降噪信号。采用该方法对模拟信号和实际航空发动机健康信号进行了降噪试验,结果表明:该方法能够准确地选择用于重构信号的奇异值,并能够有效地去除信号噪声。     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

一种新的基于EMD模态相关的信号去噪方法

基于模态相关的准则,提出了一种新的信号去噪方法。首先对原信号进行经验模态分解（EMD）,其次根据各阶固有模态与原信号的相关系数曲线中第一个极小值点的位置作为标准定出噪声主导性模态与信号主导性模态的分界点,最后将固有模态函数（IMF）中信号起主导作用的模态成分进行重构来实现去噪。将该方法应用于仿真信号与实际光辐射强度信号的去噪,结果表明该方法在有效去噪的同时能较好地保持原信号的细节信息,具有较好的推广性。     

联合VMD和Shearlet变换的去噪方法研究

地震数据中的噪声信号会很大程度上降低地震数据的信噪比,对后续的处理和解释工作造成一定的难度,因此研究一种去噪方法具有十分重要的意义。本文构建一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和Shearlet变换联合去噪的方法,首先通过VMD将地震数据分解为一系列不同中心频率分布的模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),然后使用Shearlet变换对含噪的IMF分量进行去噪并对处理后的分量进行重构,最终达到去噪目的。该方法引入基于稀疏表示的地震数据去噪方法,兼顾VMD和Shearlet变换的优点,可以有效去除噪声。经过合成信号、模型及实际数据测试结果表明,本文方法处理合成信号结果显示,与VMD和小波变换方法相比,信噪比分别提高1.69、1.87,均方误差数值上减少近一半,在去除噪声的同时能更好地保留地震数据特征,提高地震资料的信噪比。     

基于经验模态分解的小波阈值滤波去噪

经验模态分解(EMD)是一种新出现的处理非线性、非稳态数据的信号分析方法,首先对带噪信号做EMD分解,得到各阶本征模函数(IMF)分量,然后对高频的IMF分量用小波去噪中的阈值方法进行处理,把经过阈值处理的高频IMF分量和低频的IMF进行叠加,得到重构后的信号,即去噪信号。通过三次样条包络分离数据的高阶成份和趋势项。利用EMD的这种特性,提出一种基于EMD变换的阈值去噪算法。仿真实验表明基于EMD变换的去噪具有较好的自适应能力,形式简单,应用方便灵活,不受傅立叶变换及小波函数选择的限制等。     

基于CEEMDAN-TQWT方法的变压器局部放电信号降噪

针对传统方法处理局部放电信号时存在振荡明显、消噪不彻底等问题,采用基于自适应白噪声完备集成经验模态分解（complete ensemble empirical model decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）与可调品质因子小波变换（tunableQ-factorwavelettransform,TQWT）相结合的方法对局部放电信号进行消噪处理。采用CEEMDAN将含噪变压器局部放电信号分解成多个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,并利用相关系数判断IMF分量与原始信号的相关度。将弱相关者视为劣质IMF,对其进行TQWT分解,利用能量占比与峭度指标来筛选小波子带,提取IMF的有效细节信息,进行TQWT逆变换,从而得到新的IMF分量;将强相关者视为优质IMF,与变换后的新IMF分量共同进行信号重构,得到消噪结果。仿真及实测信号分析验证了该方法的有效性和实用性,相比传统的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法,仿真信号经所提方法去噪后的波形失真百分比下降了44...     

基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识

针对电力系统多元非线性信号模态辨识困难的问题,提出一种自适应多元变分模态分解方法(自适应MVMD)对多元低频振荡信号进行辨识.自适应MVMD法通过对构建的多元约束变分模型迭代求解获得最优分离模态集合,避免了噪声扰动下的模态混叠及虚假模态等问题.首先通过最大复原近似度确定分离模态数K,然后利用自适应多元变分模态分解法对多元信号进行辨识以获得模态集合,对各信号中同频模态分类提取,并利用Hilbert变换以及傅里叶变换频谱分布对振荡参数进行辨识.测试算例及仿真算例证明了该方法的有效性,与经验模态分解法对比结果显示自适应MVMD法对含噪声信号辨识能力更强.     

宽波段微型光谱仪的小波奇异值差分去噪

为克服传统光谱仪器价格昂贵、体型庞大等缺点,设计了一款宽波段微型光谱仪,测量波段为200～1 100 nm,光谱的像元分辨率均在0.5 nm以内,具有较好的分光特性.为提高光谱仪的测量精度、降低光谱仪硬件和光学系统引入的噪声,提出了一种小波奇异值差分算法,使用小波阈值去噪方法对高频信号的低层小波系数进行消噪处理,对高频...     

基于改进变分模态分解和信息融合的故障选线

小电流接地系统发生单相接地故障时,传统信号分解方法难以准确提取故障特征,而且单一选线判据不能适应所有工况,容易造成误判,导致选线准确率不高.针对上述问题,文中提出一种基于参数寻优的改进变分模态分解和信息融合技术的故障选线方法.利用参数寻优变分模态分解的优良信号分解性能,将暂态零序电流准确分解为衰减直流、工频交流和高频振荡3个分量.通过融合工频分量综合相关系数和所有分量的相对能量系数两种判据,构造可靠性更高的综合选线判据.针对母线故障时,仅凭综合相关系数阈值来区分母线故障和线路故障存在主观性的问题,在综合相关系数基础上提出了工频分量极性比较法的辅助选线方法.该方法结合了三种选线判据,有效改善了单一判据选线准确率不高的问题.采用Simulink搭建10 kV配电网故障选线模型,仿真结果表明该方法不受中性点接地方式、接地电阻、故障初始角、故障位置的影响,具有较高选线准确率.     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的激光超声信号去噪方法.该方法将经验模态分解得到的固有模态函数(IMF)分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪.将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点.     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解（EMD）的激光超声信号去噪方法．该方法将经验模态分解得到的固有模态函数（IMF）分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪．将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点．     

基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解方法

针对多个辐射源信号混合构成的多分量信号分离问题,提出基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法. 该方法使用改进的脊路重组算法对时频分布图中各分量瞬时频率进行提取,将提取出的各分量瞬时频率作为变分非线性调频模态分解的预设频率;利用重构后的多分量信号进行瞬时频率提取,更新预设频率后继续模态分解;重复上述过程,直到迭代前、后频率差值小于预设阈值,输出对应的模态分解结果. 实验结果表明,基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法比经典变分非线性调频模态分解算法具有更好的多分量信号分离效果.