文档名：基于VMD和小波分析的油液磨粒信号去噪方法
摘要：油液金属磨粒检测传感器通过监测机械设备油路中的金属磨粒,可实时反馈机械设备故障特征.为了提升油液磨粒检测传感器的检测精度,文章提出一种针对油液磨粒信号的变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)结合小波分析的去噪方法.首先,通过计算各模态分量与原始油液磨粒信号的相关系数确定最优K值;其次,对原始信号进行VMD分解,筛选出特征分量;最后,利用小波阈值去噪方法对特征分量进行降噪处理.实验结果表明,与经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和传统小波去噪方法相比,本方法的信噪比最高,均方根误差最小,能量占比最大,在油液磨粒信号降噪效果中表现最好,有利于提升磨粒检测传感器的检测精度.
Abstract：Theoilmetalabrasiveparticledetectionsensorcanfeedbackthefaultcharacteristicsofmechanicalequipmentinrealtimebymonitoringthemetalabrasiveparticlesintheoilcircuitofmechanicalequipment.Inordertoimprovethedetectionaccuracyofoilwearparticledetectionsensor,adenoisingmethodbasedonVariationalModeDecomposition(VMD)andwaveletanalysisisproposed.Firstly,theoptimalKvalueisdeterminedbycalculatingthecorrelationcoefficientbetweeneachmodalcomponentandtheoriginaloilwearparticlesignal.Secondly,theoriginalsignalisdecomposedbyVMD,andthecharacteristiccomponentsarescreenedout.Finally,thewaveletthresholddenoisingmethodisusedtodenoisethefeaturecomponents.Theexperimentalresultsshowthat,comparedwithEmpiricalModeDecomposition(EMD)andtraditionalwaveletdenoisingmethods,thismethodhasthehighestsignal-to-noiseratio,thesmallestrootmeansquareerror,andthelargestenergyproportion,anditisthebestinthedenoisingeffectofoilwearparticlesignals,whichisconducivetoimprovingthedetectionaccuracyofwearparticledetectionsensors.
作者：边瑞卿 康良伟 董浩森 张永杰 李凯Author：BIANRuiqing KANGLiangwei DONGHaosen ZHANGYongjie LIKai
作者单位：中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：TB972
关键词：金属磨粒检测 变分模态分解(VMD) 小波分析 去噪
Keywords：metalabrasivedetection VariationalModeDecomposition(VMD) waveletanalysis denoising
机标分类号：TN911.7TP212TP391.41
在线出版日期：2024年4月7日
基金项目：中央引导地方科技发展资金，山西重点研发计划项目，山西省科技成果转化引导专项，山西省基础研究计划项目基于VMD和小波分析的油液磨粒信号去噪方法[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(1)边瑞卿 康良伟 董浩森 张永杰 李凯油液金属磨粒检测传感器通过监测机械设备油路中的金属磨粒,可实时反馈机械设备故障特征.为了提升油液磨粒检测传感器的检测精度,文章提出一种针对油液磨粒信号的变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)结合...参考文献和引证文献
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