基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。