一種基于imf分量的振動信號能量特征提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，包括如下步驟：A、采用EEMD方法對信號進行分解，得到IMF分量；B、采用HHT對信號能量評價指標進行變換；C、對變換后的IE值與AAE值進行頻譜分析，依據(jù)SIE、AAE值識別柴油機振動信號的主要頻率成分；D、依據(jù)頻譜幅值指數(shù)SAI值的大小來選擇最優(yōu)的IMF分量，并計算其能量變化指標DIIE，并依據(jù)所述DIIE判斷運轉(zhuǎn)工況變化對相關(guān)振動激勵源的影響。通過加入有幅值限制的高斯白噪聲，使信號在不同尺度上均具有連續(xù)性，能夠有效克服模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高信號提取精度；采用HHT對信號能量特征評價指標進行變換，能夠同時對線性穩(wěn)態(tài)和非線性非穩(wěn)態(tài)信號進行分析。
【專利說明】
-種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，屬于機械工程技術(shù) 領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 能源與環(huán)境"是21世紀汽車與內(nèi)燃機工業(yè)發(fā)展所面臨的兩大研究主題。在城市噪 聲污染中，75%來源于W內(nèi)燃機為主要噪聲源的交通噪聲，內(nèi)燃機作為車輛的主要振動噪 聲源，其振動噪聲的控制已成為世界各國普遍關(guān)注的重要研究課題之一。在柴油機振動噪 聲控制研究領(lǐng)域，振動信號的特征提取是先決條件，而振動信號能量特征及主要頻率成分 是信號特征的重要表現(xiàn)形式。
[0003] 由于內(nèi)燃機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，激勵源眾多，實驗測量得到的振動信號往往包含多個激勵 源的響應(yīng)信號，很難對某個激勵源的響應(yīng)信號進行分析，同時不同振動源的信號特征會相 互重疊，傳統(tǒng)試驗手段與時頻分析技術(shù)在識別不同激勵源特征時存在較多不足。頻譜分析 技術(shù)只能從整體上確定振動信號的時、頻域特征，而無法提供更為詳細的如局部時間段上 的能量信息，不能有效體現(xiàn)出主要頻率成分。
[0004] 發(fā)明人在論文"柴油機振聲信號特征提取與低振聲機體結(jié)構(gòu)改進研究"中采用EMD 分解方法對振動信號進行分解得到相應(yīng)的IMF分量，并引入信號能量特征評價指標:瞬時能 量與瞬時能量譜、加速度幅值能量與加速度幅值能量譜，從能量角度來分析柴油機轉(zhuǎn)動信 號的主要頻率和激勵源，然而在EMD分解中，信號存在間斷性不連續(xù)現(xiàn)象，得到的IMF分量含 有不同時間尺度的成分，使得到的相關(guān)IMF分量沒有意義，能夠使時頻分析失真，當采用= 次樣條插值函數(shù)擬合上、下包絡(luò)時，會產(chǎn)生誤差，最終造成模態(tài)混疊現(xiàn)象嚴重；同時，引入信 號能量特征評價指標不能同時對現(xiàn)線性穩(wěn)態(tài)信號和非線性非穩(wěn)態(tài)信號同時進行分析。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明設(shè)計開發(fā)了一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，通過加入有 幅值限制的高斯白噪聲，使信號在不同尺度上均具有連續(xù)性，能夠有效克服模態(tài)混疊現(xiàn)象， 提局f目號提取精度。
[0006] 本發(fā)明的另一個目的:采用皿T對信號能量特征評價指標進行變換，能夠同時對線 性穩(wěn)態(tài)和非線性非穩(wěn)態(tài)信號進行分析。
[0007] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：
[000引一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
[0009] A、采用EEMD方法對信號進行分解，得到IMF分量；
[0010] B、采用HHT對信號能量評價指標進行變換；
[0011] C、對變換后的IE值與AAE值進行頻譜分析，依據(jù)SIE、AAE值識別柴油機振動信號的 頻率；
[001^ D、依據(jù)頻譜幅值指數(shù)SAI值的大小來選擇最優(yōu)的IMF分量，并計算其能量變化指標 DIlEo
[0013] 優(yōu)選的是，所述步驟A步驟中，所述IMF分量表示為：
[0014]
中cs(t)即為EEMD分解得到的 IMF分量，M為初始化總體平均次數(shù)，S為分解的次數(shù)，S為IMF分量的個數(shù)。
[0015] 優(yōu)選的是，所述步驟B包括：
[0016] 對于任一連續(xù)的時間信號X(t)，其希爾伯特變換表示為
其中*表示卷積，X(t)與希爾伯特Y(t)是正交關(guān)系，將希爾伯特變換應(yīng)用在每個本征函數(shù)變 換上，希爾伯特黃變換表示為：
其中頻率為t的單值 函數(shù)，t為時間，T時間尺度，ai (t)為幅值，real表示取實部，j為空間尺度因子。
[0017]優(yōu)選的是:對加速度信號進行二次積分，得到如下：

a (i)為振動加速度，V (i)為振動速度，d (i)為振動位移；
[0018] 速度幅值為
，加速度幅值為： 其中，Ci(t)為第i個IMF分量的幅值，Cl佔)表示在時間的數(shù)據(jù)Ci(t)，A t代表測量信號的 采樣時間間隔，i = l，2，K，N，N為整數(shù)，^' = 1，2，1(，1^-1〇 = 1，2，1(，1^-2，1^為測量信號的數(shù)據(jù)長 度。
[0019] 優(yōu)選的是，所述步驟D具體包括：
[0020] D1、加速度幅值能量AAEi(t) = {AAEi(tj) I j = l，2，K，レ2}的頻譜分析表述為：
N為整數(shù)，f為自變量，t為時間變量， 通過計算該信號的頻率能夠描述柴油機運行工況變化對振動信號的影響；
[0021] D2、頻譜幅值指數(shù):SAI，其描述為
對應(yīng) 于最大SAI值的SAEi (f)是振動信號能量特征，所述能量變化指標D IIE描述為：
，能夠衡量柴油機不同工況條件下振動信號瞬時能量的差異， 并反映了工況變化對相關(guān)振動源能量特征的影響。
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發(fā)明實施例的一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法的分析流 程。
[0023] 圖2為本發(fā)明中振動信號分量imfl~8的IE分析結(jié)果。
[0024] 圖3為振動信號分量imfl~8的AAE分析結(jié)果。
[0025] 圖4為振動信號分量imfl~8的Sffi分析結(jié)果。
[0026] 圖5為振動信號分量imfl~8的SAE分析結(jié)果。
[0027] 圖6為轉(zhuǎn)速變化工況下振動信號分量imfl, 2的能量變化指標計算結(jié)果。
[0028] 圖7為負荷變化工況下振動信號分量imfl, 2的能量變化指標計算結(jié)果。
【具體實施方式】
[0029] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步的詳細說明，W令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文 字能夠據(jù)W實施。
[0030] 本發(fā)明實施例的一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法如圖1所示，包括 W下步驟：
[0031] 步驟S110,利用加速度傳感器對柴油機機體進行測量，獲得振動加速度信號；
[0032] 步驟 S120，
[0033] (1)初始化總體平均次數(shù)M并給加入的白噪聲添加限定的數(shù)值的幅度，并使i = l;
[0034] (2)把一個給定幅度的白噪聲ni(t)加到原始信號x(t)中，組成一個新的信號Xi (t)，xi(t) = x(t)+m(t)，x(t)其表示第i個附加噪聲信號，m(t)表示第i個加入的白噪聲系 列；
[0035] (3)第i次加入的高斯白噪聲的信號xi(t)使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法化MD)得到一組 為IMF分量；
[0036] (4)原始信號最終表示3
其中Cs (t)即為集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法化EMD)得到的IMF分量。
[0037] 步驟S130,對于任一連續(xù)的時間信號X(t)，其希爾伯特變換（HT)表示為：
其中*表示卷積，X(t)與希爾伯特Y(t)是正交關(guān)系，將希爾伯 中守雙炊用化巧/|、牟怔函數(shù)變換上，希爾伯特黃變換（H H T )表示為：
其中頻率O i為t的單值函數(shù)，t為時間，T為時間尺度，ai (t)為幅值，real表示取實部，j為空間尺度因子。
[0038] 步驟S140,對其IMF分量進行瞬時能量（IE)與加速度幅值能量(AAE)計算，提取振 動信號的沖擊特征，運些沖擊特征體現(xiàn)了柴油機的振動特性，其分量imfl~8的IE與AAE分 析結(jié)果分別如圖2、3所示。
[0039] (1)由于IMF分量具有不同信號特征信息，柴油機振動信號主要IMF分量Ci(t)基本 上對應(yīng)于不同振動源，各振動源可W采用瞬時能量IE來表述：IE,(0 = 0.5韋(0，其中，Ai(t) 為IMF分量Ci(t)的幅值。
[0040] (2)對加速度信號進行二次巧分，得到如下：
a (i)為振動加速度，V (i)為振動速度，d (i)為振動位移；
[0041 ] (3)柴油機振動信號各IMF分量特征可通過速度幅值和加速度幅值能量(ME)來表示， 速度幅值描述為：
，加速度幅值描述為：
其中，Ci(t)為第i個IMF分量的幅值，Cl佔)表示在時間的數(shù)據(jù)Ci(t)，A t代表測量信號的 采樣時間間隔，i = l，2，K，N，N為整數(shù)，j' = l，2，K，L-l，j = l，2，K，L-2，L為測量信號的數(shù)據(jù) 長度。
[0042] 作為一種優(yōu)選，通過傅里葉變換和傅里葉逆變換，對IE值和AAE值進行時域和頻域 的轉(zhuǎn)換。
[0043] 步驟S150，對獲得的各IMF分量的IE值與AAE值進行頻譜分析，依據(jù)SIE、SAE值識別 柴油機振動信號的主要頻率成分，分量的imfl~8SIE、SAE分析結(jié)果分別如圖4、5所示。
[0044] 由于各SAEi(f)的幅值之和會體現(xiàn)出更顯著的振動信號特征，所W分別采用SAEi (f)的最大值與SAEi(f)的和宋描述振動信號各IMF分量的主要頻率成分，通過對 / S A E I ( f )進行最優(yōu)選擇分析，定義了頻譜幅值指數(shù)：S A I，其描述為：
f為自變量，t為時間變量，對應(yīng)于最大SAI值的SAEi (f)是振動信號能量特征評價的最優(yōu)選擇。
[0045] 步驟S160,依據(jù)頻譜幅值指數(shù)SAI值的大小來選擇最優(yōu)的IMF分量，并通過IMF分量 的時頻特征可W確定柴油機振動激勵源，計算柴油機不同工況(轉(zhuǎn)速、負荷)條件下振動信 號最優(yōu)IMF分量的能量變化指標(DIie)
并依據(jù)DIie的大小判斷 運轉(zhuǎn)工況變化對相關(guān)振動激勵源的影響，轉(zhuǎn)速與負荷變化工況下振動信號分量imfl, 2的能 量變化指標計算結(jié)果分別如圖6、7所示。
[0046] 采用EEMD方法對原始信號進行分解，通過每次在信號中加入限定幅值的高斯白噪 聲來改變信號或數(shù)據(jù)的極值點個數(shù)，W及極值點的分布間隔，再通過對多次分解得到的IMF 分量進行總體平均，進而達到抵消加入到信號中的高斯白噪聲，能夠有效的避免了模態(tài)混 疊現(xiàn)象;采用HHT對信號能量特征評價指標進行變換，能夠同時對線性穩(wěn)態(tài)和非線性非穩(wěn)態(tài) 信號進行分析，從能量角度提取柴油機振動信號的主要頻率成分及激勵源，能夠評價運行 工況變化對振動信號能量特征的影響規(guī)律，提高信噪比和抗干擾能力，增強信號特征提取 的精度。
[0047] 盡管本發(fā)明的實施方案已公開如上，但其并不僅僅限于說明書和實施方式中所列 運用，它完全可W被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域，對于熟悉本領(lǐng)域的人員而言，可容易地 實現(xiàn)另外的修改，因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限 于特定的細節(jié)和運里示出與描述的圖例。
【主權(quán)項】
1. 一種基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，包括如下步驟： A、 采用EEMD方法對信號進行分解，得到頂F分量； B、 采用HHT對信號能量評價指標進行變換； C、 對變換后的IE值與AAE值進行頻譜分析，依據(jù)SIE、AAE值識別柴油機振動信號的頻 率； D、 依據(jù)頻譜幅值指數(shù)SAI值的大小來選擇最優(yōu)的IMF分量，并計算其能量變化指標DIIE。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，其 特征在于，所述步驟A步驟中，所述IMF分量表示為2, . . .，S，其中cs(t)即為EEMD分解得到的MF分量，Μ為初始化總體平均次數(shù)，s為分解的次 數(shù)，S為IMF分量的個數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，所 述步驟B包括： 對于任一連續(xù)的時間信號X(t)，其希爾伯特變換表示為其中*表示卷積，X(t)與希爾伯特Y(t)是正交關(guān)系，將希爾伯特變換應(yīng)用在每個本征函數(shù)變 換上，希爾伯特黃變換表示為^中頻率ω 的單值 函數(shù)，t為時間，τ為時間尺度，ai(t)為幅值，real表示取實部，j為空間尺度因子。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，所 述步驟C包括:對加速度信號進行二次積分，得到如下：a (i)為振動加速度，v (i)為振動速度，d (i)為振動位移；2· 速度幅值為 ，加速度幅值為： ，其 中，Cdt)為第i個IMF分量的幅值，Cdh)表示在時間h的數(shù)據(jù)Cdt)，△ t代表測量信號的采 樣時間間隔，i = l，2，K，N，N為整數(shù)，」=1，2，1(氺-1，」=1，2，1(氺-2兒為測量信號的數(shù)據(jù)長 度。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于IMF分量的振動信號能量特征提取方法，其特征在于，所 述步驟D具體包括： D1、加速度幅值能量AAEi(t) = {AAEi(tj) | j = l，2，K，L-2}的頻譜分析表述為：_ = 1，2，K，N，N為整數(shù)，f為自變量，t為時間變量，通過計算 該信號的頻率能夠描述柴油機運行工況變化對振動信號的影響； D2、頻譜幅值指數(shù)：SAI，其描述為：對應(yīng)于最大 S A I值的S A E i ( f)是振動信號能量特征，所述能量變化指標D I : e描述為：，能夠衡量柴油機不同工況條件下振動信號瞬時能量的差異， 并反映了工況變化對相關(guān)振動源能量特征的影響。
【文檔編號】G01H17/00GK105954038SQ201610247345
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年4月20日
【發(fā)明人】杜憲峰, 劉福莉, 曹曉峰, 張立新, 李興峰
【申請人】遼寧工業(yè)大學(xué)