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基于EEMD的振动信号自适应降噪方法 总被引:6,自引:4,他引:2
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。 相似文献
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提出了一种改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法,并阐述了其实现过程。通过仿真实验,验证了MEEMD是一种更为优秀的自适应信号分解方法,不仅抑制了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,而且消除了集总平均经验模态分解(EEMD)中的,非标准IMF分量、模态分裂和白噪声残余等问题。将MEEMD应用到内燃机振声信号处理中,以某柴油机为研究对象,对其机体上的振动信号进行MEEMD分解,分离其中的活塞敲击引起的机械激励成分与燃烧爆发激励成份,诊断主要振动源。 相似文献
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为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。 相似文献
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经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。 相似文献
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基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离 总被引:2,自引:2,他引:0
航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。 相似文献
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《振动与冲击》2017,(11)
目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构,基于此,针对EEMD算法的不足,提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法:首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点效应;再对分解信号进行聚类分析以避免模态混叠现象;最后利用各本征模态函数(IMF)对应的信息熵、能量密度和平均周期构建筛选有效IMF分量的指标(有效程度系数),以实现有效IMF分量的自动筛选,再利用筛选出的有效分量对桥梁结构响应信号进行重构。模拟信号和简支梁桥仿真算例表明,所提改进算法能够更有效、更准确的实现桥梁结构响应信号的自适应分解与重构。 相似文献
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在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。 相似文献
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提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解(BREMD)和随机子空间识别(SSI)为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数(IMF),然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明:该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。 相似文献
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一种改进的EEMD方法及其应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对集成经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition, EEMD)中协助噪声幅值大小需要人为经验确定的不足,基于经验模式分解(Empirical mode decomposition, EMD)二进滤波器特性,讨论了EMD出现模式混淆的原因,研究了EEMD中协助噪声幅值大小的确定原则,提出基于极值点分布特性的改进EEMD方法,通过遍态历经,以极值点分布特性为评价参数,自适应确定EEMD方法中高斯白噪声优化幅值。通过数据仿真,验证了其有效性。最后,应用于转子早期故障诊断中,结果显示可以自适应确定噪声幅值,避免参数人为选择导致分解结果的盲目性,有效抑制了传统EMD方法的模式混淆现象,可有效识别转子早期碰磨引起的故障特征。 相似文献
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基于二次EEMD的Wigner-Ville分布旋转机械故障信号分析及试验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
摘 要: Wigner-Ville分布(WVD)凭借优良的数学性质被广泛应用于信号处理等领域,但因其不满足可加性而引起的交叉项却影响信号分析的准确性。针对此问题提出利用二次聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)消除Wigner-Ville分布交叉项的方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成为若干本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再利用EEMD对获得的IMF进行二次处理,得到一组新的IMF,然后对新得到的若干模态成分分别进行WVD计算,最后将各项结果求和得到信号的WVD分布。该方法在改善模态混叠的同时有效地消除Wigner-Ville分布交叉项,并保留Wigner-Ville分布的各种优良特性。将该方法应用于转子碰摩故障诊断,效果很好。 相似文献
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若信号的信噪比较小,经验模式分解不能正确分解出基本模式分量,分量中含有伪分量。根据此种情况,提出一种核主分量分析与经验模式分解相结合的方法。该方法首先建立信号相空间,利用核主分量分析方法提取相空间的核主分量,然后利用投影逆过程将得到的核主分量逆向投影回原相空间,从而重建信号相空间。最后对重建的相空间所对应的信号作经验模式分解。此方法可以有效消除噪声和冗余对经验模式分解的影响,提高经验模式分解的适应能力保证分解的有效性,确保其能够分解出正确的基本模式分量。通过工程实例进一步验证了该方法的可行性。 相似文献
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针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。 相似文献
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时变信号处理的新方法希尔伯特-黄变换,是把一时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)成本征模函数组(Intrinsic Mode Function, 简称IMF),然后经希尔伯特变换(Hilbert Transformation,简称HT)获得频谱的信号时频分析方法引入到航空发动机转静子碰摩故障振动信号处理领域。该方法的理论和算法为用MATLAB语言编写分析程序,再用仿真信号验证程序的正确性和有效性;然后对飞行试验中获得的故障振动信号进行分析。结果表明,用EMD和HT方法对航空发动机转静子碰摩故障振动信号进行时频分析是有效的。 相似文献