基于变分模态分解和互相关分析的旋转机械信号降噪研究Study on the Signal De-noising of the Rotating Machinery Based on the Variational Mode Decomposition and the Cross-correlation Analysis
郑祥豪,张宇宁,李金伟,张梁
摘要(Abstract):
为了提取核电旋转机械轴振信号中的有效成分,本文基于小波阈值去噪法、变分模态分解和互相关分析法,提出了一套适用于轴振信号降噪的流程并进行了验证。首先,使用小波阈值去噪法对原始轴振信号进行预处理,以减少高频噪声的影响,提高模态分解的精度。其次,使用变分模态分解对预处理后的轴振信号进行分析,将得到的各个模态函数分量与预处理后的轴振信号之间进行互相关分析,并根据预先设定的系数阈值完成有用信号主导的模态函数分量的筛选。最后,通过信号重构得到降噪后的轴振信号。依据模拟轴振信号的降噪结果可知,与经验模态分解和集合经验模态分解法相比,基于变分模态分解法得到的降噪后信号含噪声更少,降噪效果更优。
关键词(KeyWords): 旋转机械;信号降噪;小波阈值去噪;变分模态分解;互相关分析
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(U1965106;51976056)资助项目
作者(Author): 郑祥豪,张宇宁,李金伟,张梁
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