轴系轮廓重构信号的CEEMDAN—小波阈值去噪方法

针对轴系回转过程中动不平衡引起的位移误差信号含噪问题,提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)—小波阈值去噪的轴系轮廓重构模型。采用CEEMDAN对位移信号进行分解得到各阶本证模态函数(IMF),采用相关性分析提取含噪的IMF分量,并对其进行小波阈值去噪,与经验模态分析EMD—小波阈值去噪方法进行比较,最后将提纯后的信号进行重构。模拟仿真表明,去噪后的信号不仅保持了原有信号的特征,并且有效去除了噪声。将去噪后的信号输入到重构轮廓模型进行试验,结果表明,去噪后分离的单个截面回转误差准确度提高了0.05μm,圆度误差准确度提高了0.0703μm。     

联合CEEMD及AFSA优化小波阈值的心音信号去噪研究

心音是诊断身体健康的重要生理信号，为有效降低心音信号的噪声，提出一种联合互补总体经验模态分解(CEEMD)及AFSA优化小波阈值去噪相结合的方法。即先将不同频率范围的心音信号通过CEEMD进行分解，然后选取高频部分的IMF分量使用人工鱼群(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)优化小波阈值算法进行去噪，最后将去噪后的信号与分解的低频IMF信号进行重构得到去噪后的心音信号。将联合CEEMD及AFSA优化小波阈值去噪算法与传统的CEEMD算法、小波阈值去噪算法进行仿真对比。实验结果表明，联合去噪算法在去除心音信号噪声方面效果最好。     

基于BWO优化VMD联合小波阈值的管道泄漏次声波去噪方法

管道泄漏次声波信号中的干扰噪声影响管道泄漏定位的精准度。提出了一种基于白鲸优化算法（BWO）优化变分模态分解（VMD）联合小波阈值（WT）的管道泄漏次声波去噪方法。针对VMD算法中分解层数K和惩罚因子α的取值对信号分解结果影响较大,利用白鲸优化算法（BWO）对VMD分解的两关键参数进行寻优,获得最优参数组合[K、α],并利用优化后的参数对次声波信号进行VMD分解,获得一系列本征模函数（IMF）分量。通过计算各IMF分量的相关系数来区分噪声IMF分量和有效IMF分量,引入一种改进的小波阈值函数对有效的IMF分量进行去噪处理,再重构去噪后各有效IMF分量,得到去噪后的管道泄漏次声波信号。通过仿真实验,将所提方法与灰狼优化算法（GWO）优化VMD联合小波阈值和麻雀搜索算法（SSA）优化VMD联合小波阈值两种方法对比,所提方法去噪后信号的信噪比分别提高了1.27%、2.01%,表明所提方法的去噪效果具有一定的优越性,为后续管道泄漏计算定位奠定了良好的基础。     

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。     

基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障模式识别方法研究

滚动轴承是机械设备中主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。针对其典型故障模式,提出了一种基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对降噪后信号进行分解,基于互相关系数分析提取典型的IMF分量,并对所提取的IMF分量进行时、频域特征分析,从而进行故障诊断。首先通过对模拟信号完成CEEMDAN法与总体平均经验模态分解(EEMD)对比分析,证明该方法优于EEMD分解,继而以模拟实验为验证实例。研究结果表明了小波阈值和CEEMDAN方法在滚动轴承故障模式识别中的有效性。     

基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法

为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出一种基于噪声统计特性的EMD自相关消噪方法。首先,对含噪sEMG信号进行EMD分解,并根据噪声统计特性降低低信噪比的高频IMF分量的能量后重组信号。其次,对重组后的信号进行自相关函数特性的EMD分解,并对自相关函数方差低于阈值的高频IMF分量进行小波去噪。最后,把处理后的高频IMF分量和低频IMF分量重构,得到的信号即为消噪信号。实验结果表明,该方法不仅能更好的消除噪声,而且在低信噪比情况下有良好表现。     

改进小波包多阈值去噪法及其工程应用

针对机械振动信号提取时面临的去噪问题,在小波包多阈值准则去噪法的基础上,提出一种改进的小波包多阈值准则综合去噪方法(改进FMC去噪法)。该方法首先采用探测插值法对机床原始振动信号进行预处理,剔除受外界干扰产生的突变噪声信号;再以小波包分析为基础,根据有用信号的最小频率确定最大分解层数,并按最小代价原理确定信号分解的最佳小波包基;最后采用小波包多阈值降噪准则对振动信号进行重构,得到去噪后的机床振动信号。针对含噪blocks信号、doppler信号及模拟的含噪振动信号进行的仿真实验结果表明,改进后的FMC去噪法去噪效果优于传统方法。将该方法应用于气囊修整机振动信号分析中,结果表明,改进FMC去噪法能够有效剔除振动信号各频段的噪声,提高信号特征的可分离性。     

遗传算法VMD参数优化与小波阈值轴承振动信号去噪分析

针对轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息的提取,提出了基于遗传算法的变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与小波阈值去噪方法。该方法首先利用遗传算法选择合适的VMD参数,然后用VMD方法对含噪声的信号进行自适应分解,最后对分解的模态分别进行小波阈值处理后重构信号,得到去噪后的信号。对实际轴承信号的分析结果表明,该方法与常用的去噪方法相比,能够得到更高的信噪比和更低的均方差。     

基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断

针对齿轮箱振动信号易受噪声影响以及齿轮箱振动信号比较复杂的特点,提出基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断方法。首先对经过EEMD分解的IMF分量中的高频分量进行改进小波阈值降噪处理,重构信号后得到降噪信号。实验结果表明应用该方法可以较为准确地识别齿轮故障。     

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。     

改进小波去噪Teager算子的齿轮微弱故障提取方法

针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)得到若干本征模式函数(intrinsic mode function,简称IMF),计算各IMF分量与原信号的相关系数并结合各IMF分量的频谱剔除虚假分量。对有效的IMF分量计算其Teager能量算子,并重构得到Teager能量谱,对重构信号进行时频分析并将其结果与原信号的希尔伯特黄变换(HilbertHuang transform,简称HHT)得到的边际谱进行对比。实验研究结果表明,本研究方法相比HHT能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效地提取,验证了本研究方法在齿轮箱微弱故障诊断中的可行性。     

基于CEEMD的滚动轴承振动信号自适应降噪方法

针对滚动轴承故障特征信号容易被噪声掩盖难以提取的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承振动信号自适应降噪方法。为了准确判定噪声分量和有用信号分量的分界点,在对振动信号进行CEEMD分解后,设计了依据信噪分量自相关函数的单边波峰宽度特性自适应地判定分界点的方法。为了保证重构信号的完整性,利用改进的小波阈值降噪方法提取低频IMF分量中的高频有效信息。实验分析表明,结合改进阈值函数的CEEMD自适应降噪方法能够有效地去除故障振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了滚动轴承振动信号的突变细节,达到了不错的降噪效果。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

基于小波-VMD联合降噪的传动系扭振信号分析

针对试验测得转速、角加速度信号降噪问题,提出一种小波阈值去噪和变分模态分解（variational mode decomposition, 简称VMD）相结合的联合降噪方法,用于对角速度、角加速度信号进行处理。首先,对双质量飞轮减振性能进行整车试验及信号采集,获得双质量飞轮第1质量和第2质量角速度、角加速度信号;其次,对小波进行参数优选,提出以信噪比峰峰值来评价小波参数对其去噪性能的敏感性强弱,在此基础上优选得到小波参数;最后,利用VMD分解得到若干模态分量（intrinsic mode function,简称 IMF）,通过互相关系数选择主要IMF并进行信号重构,获得最终去噪信号,并对去噪结果进行分析。结果表明,所提方法能够有效去除角速度与角加速度信号中的噪声成分,去噪信号与原信号相关系数分别为0.998 5,0.997 5,0.835 4 和0.683 6,同时计算得到双质量飞轮加速工况下角速度和角加速度衰减率都在80%以上,满足设计性能要求。     

基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断

针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。     

侵彻弹体频率特性分析及过载信号处理

为解决硬目标侵彻过载信号降噪问题,提出融合总体经验模态分解（EEMD）和小波变换（WT）的联合滤波方法。首先对实测信号进行总体经验模态分解,获得信号的本征模态函数（IMF）分量,然后计算各分量功率谱并与原信号比较,得出信号的有效分解尺度和弹体的过载响应频率,接着对高频IMF分量采用小波阈值降噪,最后将降噪后的高频分量与分解后的低频分量组合重构获得侵彻特征信号。实验证明,这一方法可以有效提取弹体响应频率,消除侵彻过程中弹体的高频振动信号和外部噪声,且处理后的加速度曲线具有更高的信噪比,积分所得速度和位移时程曲线也与实验结果相近。     

基于小波分解的信号去噪方法

本文对热电偶动态校准中红外探测器输出信号的去噪方法进行了研究。首先分析了经典滤波器方法的不足,介绍了小波分析方法在动态测试信号降噪中的应用。接着讨论了小波分析的理论基础以及小波基的选择、分解级数和阈值的确定。最后在Matlab平台下对红外探测器信号进行了去噪实验。实验结果表明,该方法有效去除了固定频率噪声和高频噪声,去噪后信号与原始信号中有用信号成分是同步的,这对于热电偶的建模分析具有重要意义。     

基于灰色准则与EEMD的滚刀振动信号降噪方法

工程现场采集的滚刀振动信号掺杂噪声,致使信号特征难以提取。提出一种基于灰色准则与集合经验模态分解(EEMD)的滚刀振动信号降噪方法。首先将原信号进行EEMD分解得到若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),再根据提出的灰色准则对IMF分量进行极性一致化处理、均值化处理,计算出IMF1与其他IMF分量的灰色关联度,并按照灰色关联度将IMF分量降序排列,然后选择降序排列中前一半IMF分量进行软阈值处理,最终将处理后的IMF分量、未处理的IMF分量及余项进行重构,得到降噪后的信号。通过不同初始信噪比的仿真信号和实际加工中的滚刀振动信号验证了本方法的可行性和有效性,同时与EEMD结合相关系数降噪法、小波软阈值降噪法进行了比较,结果表明本方法的降噪效果更优。     

航空图像的小波去噪

航空图像,除了含有一般数字图像的噪声之外,还有大气扰动产生的噪声,线阵CCD产生的积分条纹噪声等,所以去除噪声对于航空图像来说尤为重要.本文采用二维离散小波sym4阈值降噪的方法对图像进行去噪,实验中将原始航空拍摄图像加入了σ=15的高斯白噪声,对含噪图像进行二维离散小波变换分解成不同分辨率子图像,并对各子图像进行阈值化处理,处理后图像又进行了小波逆变换,从而获得了降噪后的航空图像.含噪图像的PSNR(峰值信噪比)为27.53,去噪后PSNR为29.14.该方法有效降低了噪声,又保持了图像的细节,与传统的滤波降噪相比,降噪效果有较大改善.由实验结果证明了这是一种有效的航空图像降噪手段.     

基于加速度传感器的HHT信号降噪方法

通过HHT理论将信号分解成若干IMF分量,直接滤除含有噪声成分的分量进行信号的降噪处理出现不同程度的信号失真。文中提出通过对每个IMF分量进行频谱分析,结合噪声信号的特征,对半数的高频IMF分量单独进行小波阈值滤波处理后重组信号,进而完成对原始信号的滤波处理,在提高了信噪比的同时避免了有效信息的丢失。