|
|
EEMD与改进小波阈值联合的齿轮声发射信号降噪
魏娜莎 丁泽鹏 张瑞亮 刘江锋 田志毅
2026, 46(4):
142-148.
针对齿轮运行的声发射信号,提出了一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Modal Decomposition, EEMD)与改进小波阈值相结合的降噪方法。首先,基于Sigmoid函数平滑、易于求导的特点,改进了传统的小波阈值函数。其次,构建仿真加噪信号进行EEMD分解,得到一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,计算各IMF分量的相关性系数并重构信号。最后,采用河马优化(Hippopotamus Optimizatio, HO)算法在改进小波阈值函数中寻找最佳调整参数α,使用改进小波阈值降噪得到最终的去噪信号,以信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR),均方误差(Mean Squared Error, MSE)和余弦相似度(Cosine Similarity,Cos)为评价标准,仿真结果显示,所提方法与传统降噪方法相比,显著提高了信噪比。在此基础上,用齿轮试验所采集的声发射信号进行验证,试验结果表明:该方法相比于传统的降噪方法有着较好的降噪效果,有着更好的实用价值。
相关文章 |
计量指标
|