基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取

针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF),然后筛选表征故障特征频率的IMF,并重构得到故障特征信号;其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响;最后,结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响,提取出早期微弱故障特征。     

基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)作为电网谐波的检测方法。通过EMD法分解,把含谐波的正弦信号分解成为包含各阶次谐波的IMF分量和工频分量,从而检测出电网中的谐波分量。研究发现采样信号中的噪声会对EMD的分解产生较大影响,提出了一种基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法。此方法首先用小波变换减少随机白噪声对信号的影响,随后对含少量白噪声的信号进行EMD分解。经MATLAB仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EMD谐波检测的精度与适用性。     

基于统计特征与EMD算法的有载分接开关振动信号去噪

有载分接开关(OLTC)切换过程中的振动信号与其机械状态密切相关,是监测分析OLTC运行状态的重要依据。为降低噪声干扰对OLTC振动信号分析结果的影响,本文提出了一种基于统计特征与经验模态分解(EMD)算法相结合的OLTC振动信号去噪方法。首先通过高斯性检测验证了OLTC振动信号中所含噪声干扰的随机性,然后根据OLTC振动信号的EMD分解结果,基于Hurst指数选取了高频本征模态函数(IMF)分量并对其进行了多次乱序重排,通过对重排和滤波后的IMF分量进行重构得到了去噪后的OLTC振动信号。依据去噪评价指标对实测OLTC振动信号的分析结果表明,所提出的去噪方法能有效抑制OLTC振动信号中的噪声干扰,且优于现有的基于EMD算法和小波阈值的去噪方法。研究结果可为提高OLTC机械状态振动监测技术的应用提供重要依据。     

一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法

为了提升经验模态分解(EMD)用于谐波检测的效果,用集合经验模态分解(EEMD)消除了EMD谐波检测的模态混叠问题。通过研究发现采样信号中的噪声会对EEMD的分解产生较大影响,提出了一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法。该方法首先采用变换小波系数精确选取小波阈值,然后采取软硬阈值相结合的方式,以消除随机噪声,再将去噪后的信号进行EEMD分解。经仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EEMD谐波检测的精度与适用性。同时与原有EEMD算法相比,所提方法在分解速率上平均提高了大约3.8倍,有效分量与原始信号的相关度平均提升了22.5%。     

基于变分模态分解的变压器有载分接开关振动信号去噪分析

针对变压器有载分接开关振动信号中的环境噪声影响后续特征提取与识别的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波包阈值的去噪算法。首先对信号进行VMD分解,得到一系列窄带、中心频率区分度较好的模态分量。然后对各模态分量分别进行小波包阈值处理,利用均方根误差、信噪比及平滑度构成的复合评价指标确定最佳分解层数,得到最优的去噪效果。最后重构得到去噪后的振动信号。在变压器有载分接开关模拟试验平台上进行试验,并对采集的振动信号进行去噪分析,结果表明该方法的效果优于常用的去噪方法。     

基于波形匹配端点延拓法优化的经验模态分解算法在铁路继电器参数降噪上的应用

针对铁路继电器参数的噪声问题,为提取其有效信息,该文建立一种基于改进波形匹配延拓法优化的经验模态分解（EMD）算法,利用自相关函数分离含噪信号,小波阈值去除噪声的混合降噪模型。首先根据继电器参数特点对波形匹配方法进行改进,重新定义匹配误差度公式,并引入匹配精度误差系数,采用改进波形匹配延拓法优化EMD分解过程产生的端点效应,得到有效的固有模态分量（IMF）和余项;然后求解其自相关函数,并根据自相关函数图像结合噪声信号特征分离出含噪分量;最后对含噪分量进行小波阈值去噪,去噪后与剩余分量和余项结合,得到重构后的参数序列。同时,提出利用结构相似性（SSIM）评价指标,结合信噪比（SNR）、方均误差（MSE）指数对模型可靠度评判。通过结果分析,并与EMD分解后重构和小波阈值去噪方法作对比,证明该模型可优化铁路继电器参数的降噪效果。     

基于改进阈值函数的小波降噪分析在水电机组振动信号中的应用

小波阈值降噪算法是一种传统的水电机组振动信号的降噪算法,本文在其基础上提出了一种新的改进阈值函数的小波降噪方法,将改进阈值函数的小波降噪方法运用到水轮机机组振动监测中,解决了传统阈值函数存在抑制噪声污染与保留信号细节之间的矛盾。通过模拟振动噪声信号进行消噪比较,在信噪比和均方误差均优于传统小波阈值消噪方法,并结合虚拟仪器LabVIEW和MATLAB混合编程实现了水电机组振动信号采集及改进阈值小波的降噪处理,通过对降噪前后不同降噪方法在振动信号特征分量的保持程度进行比较,说明该方法在各分量保持均优于传统的阈值函数方法,是一种有效的降噪方法。     

基于WP_SVD降噪的OLTC振动信号特征识别

为对变压器有载分接开关机械故障进行诊断,提出一种结合奇异值分解SVD(singular value decompo-sition)消噪与小波包WP(wavelet packet)消噪的信号特征提取方法。首先对信号进行小波包消噪,然后进行SVD二次消噪,将消噪信号进行经验模态分解EMD(empirical mode decomposition),对得出的各阶固有模态分量进行希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)。数值仿真表明基于WP_SVD降噪的信号特征提取比小波包或SVD单独降噪的信号特征提取方法有效,并成功地将该方法应用到分接开关实际振动信号分析中。     

基于小波变换和LMD算法的变压器振动信号分析

为了提取变压器铁心振动信号的有效特征,本文提出了一种小波变换和局域均值分解相结合的新算法.该方法运用meyer小波对变压器铁心振动信号进行消噪,然后运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),从而揭示了正常运行和发生故障的铁心振动特征.仿真表明:该算法在低信噪比时(10dB)仍能对振动信号进行正确分解,具有较强的抗噪性能;与EMD分解相比,端点效应小,不会出现虚假分量,更适合应用于处理调幅-调频非平稳振动信号,算法简单有效.     

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。