交叉選擇 的振動(dòng)信號(hào)分解。
[0018] 步驟4 :以此計(jì)算，在80個(gè)參數(shù)確定點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)分解處理，得到80個(gè)該信號(hào)集合 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的結(jié)果。
[0019] 步驟5 :對(duì)分解出的80組內(nèi)稟模態(tài)分量進(jìn)行互信息和過(guò)零率計(jì)算，其中單個(gè)計(jì)算 結(jié)果如表1所示，通過(guò)對(duì)80組分量的計(jì)算，可以確定適合該信號(hào)的互信息閥值設(shè)定為0. 4 和過(guò)零率閥值設(shè)定為0.6。
[0020] 步驟6 :通過(guò)設(shè)定的閥值對(duì)分量中的噪聲分量進(jìn)行剔除。
[0021] 步驟7 :剔除完成后對(duì)剩余的分量進(jìn)行重構(gòu)，得到去除噪聲后的信號(hào)。
[0022] 步驟8 :以信噪比計(jì)算公式：
對(duì)去噪后的信號(hào) 進(jìn)行信噪比分析計(jì)算，以此衡量信號(hào)去噪效果。其中，公式中表示原始信號(hào)，η表示采樣 點(diǎn)數(shù)，Ii表示降噪后的信號(hào)。
[0023] 步驟9 :通過(guò)對(duì)上面80組進(jìn)行步驟8的計(jì)算，以添加噪聲次數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差之比作為 X，Y軸，以信噪比作為Z軸，得出如圖1所示的圖形。
[0024] 步驟10 :通過(guò)圖1可以得出，隨著XY方向逐漸增大，信噪比參數(shù)逐漸變大，當(dāng)添加 噪聲的次數(shù)到達(dá)200,標(biāo)準(zhǔn)差之比為0. 4之后，再增加添加噪聲的次數(shù)，隨著信號(hào)分析時(shí)間 的增長(zhǎng)，信噪比參數(shù)不會(huì)再有明顯的變化。
[0025] 步驟11 :得出結(jié)論，針對(duì)該振動(dòng)信號(hào)，信號(hào)去噪分析中，參數(shù)通過(guò)優(yōu)化選擇確定為 添加噪聲次數(shù)200次，噪聲與振動(dòng)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差之比0. 4為該去噪模型的最有參數(shù)。
[0026] 此外，需要說(shuō)明的是，本說(shuō)明書(shū)中所描述的具體實(shí)施例，其零、部件的形狀、所取名 稱(chēng)等可以不同，本說(shuō)明書(shū)中所描述的以上內(nèi)容僅僅是對(duì)本發(fā)明結(jié)構(gòu)所作的舉例說(shuō)明。凡依 據(jù)本發(fā)明專(zhuān)利構(gòu)思所述的構(gòu)造、特征及原理所做的等效變化或者簡(jiǎn)單變化，均包括于本發(fā) 明專(zhuān)利的保護(hù)范圍內(nèi)。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種 各樣的修改或補(bǔ)充或采用類(lèi)似的方式替代，只要不偏離本發(fā)明的結(jié)構(gòu)或者超越本權(quán)利要求 書(shū)所定義的范圍，均應(yīng)屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)信號(hào)去噪?yún)?shù)優(yōu)化選擇方法，其特征在于：包括以下步驟：對(duì)振動(dòng)信 號(hào)進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 針對(duì)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的兩個(gè)參數(shù)，添加噪聲次數(shù)和振動(dòng)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差之比進(jìn)行網(wǎng) 格交叉驗(yàn)證選擇； 通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的各內(nèi)稟模態(tài)能量進(jìn)行過(guò)零率分析，并劃定過(guò)零率閥值確定； 通過(guò)對(duì)分解后的各內(nèi)稟模態(tài)能量分量進(jìn)行與原始信號(hào)的互信息計(jì)算分析，并劃定互信 息閥值確定； 再根據(jù)確定的過(guò)零率閥值和互信息閥值進(jìn)行噪聲確定分析，針對(duì)剔除噪聲后的振動(dòng)信 號(hào)進(jìn)行重構(gòu)得到去噪后的信號(hào)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)信號(hào)去噪?yún)?shù)優(yōu)化選擇方法，其特征在于：包括以 下步驟：根據(jù)信號(hào)分析定律進(jìn)行信號(hào)采樣設(shè)置，采集現(xiàn)場(chǎng)機(jī)組運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)； 進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，為實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精準(zhǔn)分解，進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解參 數(shù)的選擇； 改變添加噪聲的次數(shù)和信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差之比兩個(gè)參數(shù)，進(jìn)行信號(hào)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，添 加噪聲次數(shù)變化范圍0-400,信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差之比變化范圍0-1 ; 以20為間隔進(jìn)行添加噪聲次數(shù)變化，以0. 1為間隔進(jìn)行信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差之比進(jìn)行變化，進(jìn) 行信號(hào)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 針對(duì)分解出的各內(nèi)稟模態(tài)能量特征進(jìn)行與原始信號(hào)的互信息計(jì)算，同時(shí)進(jìn)行各分量的 過(guò)零率計(jì)算； 根據(jù)實(shí)際情況確定故障的互信息參數(shù)和過(guò)零率閥值設(shè)定范圍，以確定的閥值進(jìn)行內(nèi)稟 模態(tài)分量中噪聲的確定，并進(jìn)行剔除； 引入信息熵的概念，尋找信息熵在各內(nèi)稟模態(tài)分量中存在的規(guī)律； 針對(duì)確定的噪聲分量進(jìn)行剔除，并對(duì)剔除后的分量進(jìn)行重構(gòu)，組成去噪后的振動(dòng)信 號(hào)； 進(jìn)行去噪后信號(hào)的信噪比分析計(jì)算，進(jìn)行去噪效果計(jì)算，進(jìn)而選擇最優(yōu)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)?態(tài)分解參數(shù)作為最終的信號(hào)去噪模型。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)信號(hào)去噪?yún)?shù)優(yōu)化選擇方法，其特征在于：包括以 下步驟： 步驟1 :設(shè)定信號(hào)采樣頻率2560,以信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)1024為周期進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)故障信號(hào) 米集； 步驟2 :確定信號(hào)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中添加噪聲的次數(shù)范圍為0-400,噪聲與振動(dòng)信號(hào) 的標(biāo)準(zhǔn)差之比為0-1 ; 步驟3 :添加噪聲次數(shù)以50為間隔，標(biāo)準(zhǔn)差之比以0. 1為間隔，進(jìn)行網(wǎng)格交叉選擇的振 動(dòng)信號(hào)分解； 步驟4 :以此計(jì)算，在80個(gè)參數(shù)確定點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)分解處理，得到80個(gè)該信號(hào)集合經(jīng)驗(yàn) 模態(tài)分解后的結(jié)果； 步驟5 :對(duì)分解出的80組內(nèi)稟模態(tài)分量進(jìn)行互信息和過(guò)零率計(jì)算，通過(guò)對(duì)80組分量的 計(jì)算，確定適合該信號(hào)的互信息閥值和過(guò)零率閥值； 步驟6 :通過(guò)設(shè)定的閥值對(duì)分量中的噪聲分量進(jìn)行剔除； 步驟7 :剔除完成后對(duì)剩余的分量進(jìn)行重構(gòu)，得到去除噪聲后的信號(hào)； 步驟8 :以信噪比計(jì)算公式對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行信噪比分析計(jì)算，以此衡量信號(hào)去噪 效果； 步驟9 :通過(guò)對(duì)上面80組進(jìn)行步驟8的計(jì)算，以添加噪聲次數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差之比作為X，Y軸，以信噪比作為Z軸，得出圖形； 步驟10 :通過(guò)圖形得出，隨著XY方向逐漸增大，信噪比參數(shù)逐漸變大，當(dāng)添加噪聲的次 數(shù)到達(dá)A，標(biāo)準(zhǔn)差之比為B之后，再增加添加噪聲的次數(shù)，隨著信號(hào)分析時(shí)間的增長(zhǎng)，信噪比 參數(shù)不會(huì)再有明顯的變化；其中，A表示正整數(shù)，B表示正數(shù)； 步驟11 :得出結(jié)論，針對(duì)該振動(dòng)信號(hào)，信號(hào)去噪分析中，參數(shù)通過(guò)優(yōu)化選擇確定為添加 噪聲次數(shù)A次，噪聲與振動(dòng)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差之比B為該去噪模型的最有參數(shù)。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)信號(hào)去噪?yún)?shù)優(yōu)化選擇方法。目前還沒(méi)有一種能實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪的快速化和精確化的現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)信號(hào)去噪?yún)?shù)優(yōu)化選擇方法。本發(fā)明包括以下步驟：對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；針對(duì)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的兩個(gè)參數(shù)，添加噪聲次數(shù)和振動(dòng)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差之比進(jìn)行網(wǎng)格交叉驗(yàn)證選擇；對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的各內(nèi)稟模態(tài)能量進(jìn)行過(guò)零率分析，劃定過(guò)零率閥值確定；對(duì)分解后的各內(nèi)稟模態(tài)能量分量進(jìn)行與原始信號(hào)的互信息計(jì)算分析，并劃定互信息閥值確定；再根據(jù)確定的過(guò)零率閥值和互信息閥值進(jìn)行噪聲確定分析，針對(duì)剔除噪聲后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)得到去噪后的信號(hào)。本發(fā)明提出了信號(hào)分析、噪聲辨別和信號(hào)重構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪的快速化和精確化。
【IPC分類(lèi)】G01H17/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105258790
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510712393
【發(fā)明人】邴漢昆, 王寶玉, 鄒曉輝, 徐厚達(dá), 郭佳雷, 龐樂(lè)
【申請(qǐng)人】華電電力科學(xué)研究院
【公開(kāi)日】2016年1月20日
【申請(qǐng)日】2015年10月28日