LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

PSO VMD结合Teager包络谱的滚动轴承 故障诊断方法

为了解决VMD方法在处理非平稳信号时,人为确定输入参数会影响模态分解精度的问题,提出一种基于PSO算法优化VMD输入参数的PSO VMD方法,用于滚动轴承故障信号的模态分解,并使用Teager能量算子(TEO)对模态分解结果进一步计算,得到各模态分量的Teager包络谱.通过滚动轴承内环单点故障、外环单点故障和滚子单点故障实测振动故障信号的模态分解与故障诊断,验证PSO VMD方法的有效性和实用性.     

PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.     

基于变分模态分解和改进模糊支持向量机的汽轮机故障诊断方法

针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造特征向量;通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法计算出不同特征向量的模糊隶属度值,并将其引入支持向量机(SVM)中形成FSVM故障诊断识别模型,同时采用粒子群算法(PSO)优化FSVM中的参数;通过本特利RK4型转子试验台模拟汽轮机故障,将得到的数据输入诊断模型中进行实验。结果表明,在保证诊断模型性能的前提下,与传统SVM相比,基于VMD和改进的FSVM方法可以有效提高汽轮机故障诊断的准确率,而且诊断时间更短。     

基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性.     

基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断.     

基于VMD-AR谱的多轴转子系统故障特征信息提取方法

为了解决现有分解方法在近频部分产生模态混叠的问题,提高时变参数模型对故障信号直接诊断的准确性,研究了多轴转子系统的典型故障信号分析方法.提出了基于变分模态分解(VMD)和AR谱相结合的故障特征信号分析方法;采取瞬时频率均值法选取VMD中的分解模式数k.经VMD分解产生固有模态函数(IMFs),采用AR谱对IMFs分量进行特征提取,分析典型故障模式相对应的特征频带.结果表明:基于VMD-AR谱的故障特征提取方法解决了分解模式数k的选取难题,避免k值的经验选取;VMD能够抑制信号分解近频部分的模态混叠,而AR模型克服了Hilbert分离算法存在的加窗效应,在频带划分上具有较强的分辨率.该方法可有效进行故障特征提取,并为改进的粒子群优化算法的混合核支持向量机算法提供特征信息.     

基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

基于VMD和SVM的家用空调外机故障识别研究

运用泄露能量确定变分模态分解(VMD)预设分解个数K值。计算本征模态函数(IMF)自相关函数的能量集中比和IMF分量与原信号的相关系数,定义Q为能量集中比与相关系数的比值,提出一种用Q值判断噪声IMF分量的新方法。利用粒子群算法(PSO)优化核函数为径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)的惩罚因子C和σ参数。对家用空调外机4种工况进行模式识别,识别正确率达到98%。     

基于变分模态分解排列熵和粒子群优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解(EEMD)结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确率更高。     

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD( Variational Mode Decomposition) 分解后高低频段模态分量,提高VMD 算法的去噪效果, 提出一种基于云相似度测量的VMD 去噪方法。首先,对信号进行VMD 分解,通过计算各个模态分量与信号之 间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量 进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD 去噪法和基于互信息的VMD 去噪 法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28． 214 1 dB,均方误差相对较低,为 6． 12 × 104 ,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.     

基于2D-VMD与CC结合的模态重构算法

为提高重构图像的质量,针对二维变分模态分解( 2D-VMD: Two Dimensional Variational Mode Decomposition) 算法需确定分解尺度K 值和有效固有模态分量的问题,提出了将2D-VMD 结合相关系数( CC: Correlation Coefficient) 的联合算法,并用于图像重构。该方法首先利用2D-VMD 将图像信号分解为不同中心频率的子模态,然后计算分解后的固有模态函数( IMF: Intrinsic Mode Function) 与原始图像函数的CC 值,根据CC 准则确定有效的固有模态分量,最后利用有效的固有模态分量进行重构,实现了图像去噪。仿真结果表明,2D-VMD 和CC 结合可以准确得到分解尺度K 和有效的子模态,具有很高的图像重构精度,提高了图像质量。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...     

基于互信息的变模态分解算法及应用

为解决传统变模态分解( VMD: Variable Mode Decomposition) 结合算法中,K 值选择没有标准,从而导致信号提取存在一定程度误差的问题,提出一种基于互信息的变模态分解有效本征模态函数( IMFs: Intrinsic Mode Function) 的判断方法。该算法通过原始信号与VMD 所获得的IMFs 的和之间的差值,实现预置标度K 值的模糊优选提取信号的主要特征。仿真信号实验表明,所提方法具有最大的输出信噪比和最小均方误差( MSE: Mean Square Error) ,实现了K 的模糊优选,并通过实验验证了该方法对管道泄漏信号滤波的有效性。     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法

为揭示滚动轴承故障振动信号的典型特征规律,结合变分模态分解(VMD)与深度置信网络(DBN)的优势,提出轴承振动信号特征的提取方法.将信号先进行基于VMD的分解,根据各模态分量频谱图确定其模态参数,得到若干个模态分量.然后,基于DBN强大的特征提取能力,采用DBN无监督特征提取方法,将得到的模态分量映射到一维,并融合各分量的DBN特征形成特征向量,将其作为粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的输入进行故障诊断.实验验证与对比分析证明了VMD-DBN方法的可行性与优越性.