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。     

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VMD和FFT的变切深侧铣颤振特征提取方法

针对铣削过程中颤振频带不明显的问题,采用变分模态分解(VMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法来提取颤振频带,为进一步提取颤振特征值奠定基础.为获得包含颤振频率的频带,采用变切深侧铣薄壁件实验获取铣削力信号.提出结合FFT频谱来选择VMD中模态个数的方法,并采用此方法对仿真信号和实验信号进行颤振频带提取,结果表明VMD和FFT相结合的方法能有效提取铣削颤振频带.     

VMD-HD-KT去噪法在管道泄漏信号中的去噪应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)难以选取预设尺度K和其分解后难以区分有效模态和噪声模态的问题,提出了一种由豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)确定K和肯德尔相关系数(KT:Kendall’s Tau)确定有效模态的联合准则方法(VMD-HD-KT),并将其应用于天然气管道泄漏信号去噪。首先,计算K=2～8 h最后一个模态与原始信号的HD,通过评估HD确定K,然后输入K值进行VMD分解,将原始信号分解成K个具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF:Intrinsic Mode Functions),选取K_KT大于0.1的IMF作为有效模态,最后进行信号重构。实验结果表明,VMD-HD-KT算法可以准确选取K值和有效模态,对仿真信号和管道泄漏信号有较好的去噪效果。     

传统独立分量分析和变分贝叶斯独立分量分析的比较

通过试验比较了传统的独立分量分析(ICA)和变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)在源信号分离中的能力,试验研究表明,无噪声环境下的盲源分离,两种方法都能得到很好的分离性能.然而,噪声环境下的源信号分离,变分贝叶斯独立分量明显优于传统独立分量分析,特别是随着噪声的增强,变分贝叶斯独立分量的优势就越明显.另外,变分贝叶斯独立分量可以估计源信号的数目,而传统独立分量分析往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行源信号分离.     

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.     

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。     

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。     

自适应移频变尺度随机共振在故障诊断中的应用

针对移频变尺度随机共振系统参数选择困难的问题,提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法.该算法选用了最高谱峰位置(频域)及过零间距方差(时域)作为优化目标函数,避开了以信噪比等为目标函数时需要预先知道目标信号确切频率的不足,能够自适应地获取最优系统参数,以最大信噪比检测出微弱周期信号.同时,由于移频变尺度随机共振的选用,该自适应算法突破了传统随机共振系统的限制,因此可以检测实际工程中的高频信号.仿真和故障诊断的工程应用结果表明,该自适应算法简单、易于理解,能有效地从强背景噪声中检测出高频微弱周期信号,具有较强的工程实用价值.     

一种极化和频率捷变主动雷达信号处理技术

为提高现代制导雷达的电子战性能,该文提出了一种频率和极化捷变的雷达系统,探讨了相应的信号处理技术。阐述了极化捷变单脉冲雷达系统的原理和结构,介绍了2种极化和频率捷变雷达发射信号波形,根据雷达目标的极化散射理论,建立了相应的全极化回波信号模型。在回波信号处理过程中,对回波信号进行正交解调和采样,经过目标和干扰信号的极化参数估值、极化匹配计算,实现了对目标的有效检测,最后利用可靠的目标信号数据进行单脉冲测角和跟踪。该文还探讨了极化捷变体制和频率捷变体制之间的兼容性问题。理论分析和仿真实验表明,当目标和干扰在极化域可分辨时,极化捷变技术可提高传统频率捷变雷达的抗干扰能力。