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。     

基于改进Hilbert-Huang变换的暂态电能质量扰动定位方法

针对经验模态分解过程中容易过度筛选的问题,该文改进了筛选停止准则,对Hilbert-Huang变换进行了改进,并将改进Hilbert-Huang变换方法应用于暂态电能质量扰动信号的检测及时频分析中。该方法在对暂态电能质量扰动信号进行经验模态分解得到固有模态函数后,再进行希尔伯特变换,可以定量、准确地刻画扰动信号的时间、频率和幅值信息。实验结果表明:该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于暂态电能质量扰动的监测系统。     

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EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

改进小波包的滚动轴承故障诊断

小波包分解可以提高信号频率分辨率,但子带信号会出现虚假频率成分,造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合,来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先,应用快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换对小波包各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列。提取含故障频率的子带信号对其进行经验模态分解,以互相关、峭度准则提取故障本征模函数分量,可以避免本征模函数分量选择的盲目性。对仿真信号分析和实例分析的结果表明:该方法能够准确地检测出轴承故障,从而突出该方法的有效性。     

基于改进互补集合经验模态分解的自适应 小波熵阈值地震随机噪声压制算法

针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 1 d B以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。     

基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。     

基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。     

基于改进Hilbert-Huang变换算法的电气化铁路谐波检测

通过对电力机车负载电流进行仿真建模,得到电力机车在不同工况下的电流波形;使用改进的Hilbert-Huang变换算法对电流波形进行谐波检测;采用限制带宽经验模态分解算法对原始电流波形进行分解;通过引入屏蔽信号来控制本征模态函数的带宽,以有效抑制模态混叠.结果表明,所提出的改进Hilbert-Huang变换算法能够有效检测电气化铁路负载电流中各次谐波随时间变化的特征.