奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

压缩感知在滚动轴承振动信号降噪中的应用

针对滚动轴承振动信号降噪的问题,研究压缩感知在滚动轴承信号降噪中的应用。分析滚动轴承振动信号的DCT变换系数值分布的特点,提出能够自适应信号类型的重构停止阈值计算方法,使用OMP进行信号重构的同时实现降噪。与传统小波阈值降噪方法进行实验对比分析,结果表明:使用的方法在降噪效果上与小波双曲阈值方法接近,优于小波软阈值方法,且处理的数据量远小于小波方法。     

基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法北大核心CSCD

针对基于EMD的MEMS陀螺信号去噪方法中存在模态混叠、Hurst指数筛选法和相关系数筛选法无法准确筛选含噪本征模态函数(IMF)的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解-自相关函数(ICEEMDAN-ACF)的自适应MEMS陀螺信号去噪方法。首先使用ACF自适应阈值判断信号信噪比,对于包含低能量高频成分的低信噪比信号使用小波软阈值预降噪,之后使用ICEEMDAN算法将陀螺信号分解为多个IMF和一个余项,使用ACF自适应阈值筛选噪声主导IMF,剔除噪声主导IMF后重构陀螺信号。实验表明:文中改进算法在低、中、高信噪比条件下的去噪效果均优于小波软阈值法、EMD-Hurst指数法、EMD-相关系数法和EMD-ACF法。     

基于奇异值分解和小波分析的飞行数据野值综合处理方法

通过分析无人机数据记录仪记录参数的特点及野值产生的原因,提出了一种在噪声条件下采用奇异值分解和小波分析相结合的综合检测野值方法,即先用信号的奇异值阀值降噪算法来对飞行数据进行降噪处理;处理完后再用小波分析方法对降噪后的信号进行野值的检测,这样所得到的信号序列能准确提取出无人机记录仪所接收到的信号。仿真实验表明,该方法不仅降噪效果明显,而且能准确地检测并剔除接收信号中存在的野值。     

粒子滤波在机械密封声发射信号降噪中的应用

机械密封声发射信号容易受到环境噪声的干扰,信噪比很低。提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和粒子滤波(PF)相结合的降噪新方法(CEEPF)。该方法首先对采集的声发射信号进行CEEMD分解,利用相关系数原理识别出高频IMF分量后对其进行重构;然后对重构后的信号建立ARIMA模型,将其作为信号的状态方程,再利用小波分解重构思想提取测量噪声,并建立测量方程;最后对重构信号进行粒子滤波,将滤波结果与各低频IMF分量一起重构得到降噪后的声发射信号。结果表明:基于CEEMD与PF的机械密封声发射信号降噪方法能够很好地滤除背景噪声,并且能最大程度保留有效信息。对仿真信号和实验信号分别进行CEEMD小波阈值、标准粒子滤波、CEEPF降噪,发现CEEPF降噪在降噪效果上明显优于其他2种方法。     

基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。     

基于经验模态分解/高阶统计法实现微机械陀螺降噪

针对微机电系统(MEMS)陀螺存在的非线性、非平稳噪声,提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先,采集MEMS陀螺输出信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IMF的峰度值,进行高斯特性检验,滤除高斯IMF。接着,使用方差聚合法分别计算IMF的Hurst指数,根据Hurst指数计算阈值,对各IMF进行软阈值处理。将阈值处理后的剩余IMF进行重构,达到降噪的目的。最后,通过交叠式Allan方差分析对滤波前后数据进行处理,绘制Allan方差与相关时间关系曲线,利用非线性最小二乘拟合方法,计算陀螺噪声各项指标。实验表明,EMD-HOS和软阈值处理能够有效地对MEMS陀螺降噪,其信噪比提高了5.6 d B,各项陀螺随机噪声关键指标提高近一个量级。     

基于梯度阈值的往复压缩机振动信号小波包奇异值降噪

信号降噪是往复压缩机故障诊断的关键环节。文中首先对比分析小波包和奇异值降噪,认为对于光滑信号,奇异值降噪十分有效,对富含突变的信号,小波包降噪效果好。然后针对振动信号的不同特性,提出梯度值和梯度阈值的概念,若信号的梯度值小于梯度阈值,则采用奇异值降噪,否则用小波包降噪。并通过大量数据分析确定往复压缩机振动信号的梯度阈值。最后以曲轴轴承和阀的振动信号降噪为例,计算二者的梯度值,确定前者应用奇异值降噪,后者应用小波包降噪。结果表明,基于梯度阈值的降噪取得了令人满意的效果。     

基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法

针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。     

半球谐振陀螺滤波算法研究

针对半球谐振陀螺输出信号噪声的特点,提出了一种处理该噪声的前向线性预测(FLP)滤波与小波变换相结合的滤波方法,运用Allan方差法对滤波结果进行了分析.该方法以FLP滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器.为了改进该级联滤波算法的不足,提出了基于神经网络的滤波融合算法.仿真结果表明,该滤波融合算法保留了级联滤波算法的优势,同时最大程度的保留了信息的完整度,滤波精度得到极大提高.