基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。     

基于EMD-Wavelet模型的实时交通流噪声数据清洗方法

针对实时交通流数据的噪声污染,将具有处理非平稳非线性信号优势的经验模式分解方法(EMD)和小波变换(wavelet)相结合,构建EMD-Wavelet组合清洗模型.该模型首先将实时交通流序列进行经验模式分解,然后将含有噪声的高频分量用小波变换进行软阈值去噪,最后将去噪后的高频分量、未去噪的低频分量和残量进行重构,形成清洗后数据序列.通过实验表明:该方法的去噪效果要好于单独使用小波变换和EMD法,是一种有效可靠的实时交通量噪声数据清洗方法.     

基于EMD和分形高斯噪声的陀螺仪噪声滤波方法研究

为降低MEMS陀螺仪输出信号中低频噪声提高信号精度,提出一种采用基于EMD和分形高斯噪声的滤波方法。陀螺仪输出的横摆角速度信号使用滑动窗口法,对窗口数据进行聚合方差法估计Hurst参数,并通过EMD分解窗口数据获得各层IMF分量及余项,计算窗口阈值并进行阈值处理选择,逐步处理滑动窗口数据,将处理后的IMF分量和余项整合,得出滤波后的信号数据。通过仿真实验验证及实车数据验证,证明滤波方法对信号噪声精度提高的可行性。     

基于EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究

针对EMD（empirical mode decomposition，经验模态分解）方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题，引入EEMD（ensemble empirical mode decomposition，集合经验模态分解）方法，对爆破振动信号进行去噪处理，并分析城市隧道掘进爆破振动信号的特征信息，从而研究城市隧道掘进爆破振动效应。以乌鲁木齐轨道交通1号线爆破开挖工程为依托，利用现场爆破振动监测数据，采用EEMD方法与EMD方法对原始爆破振动信号进行去噪处理，运用信噪比（SNR）法和均方根误差（RMSE）法对所得结果进行量化评估并进行比较，从而获得较准确的信号去噪方法，然后运用希尔伯特变换对去噪后的爆破振动信号进行时间-频率和能量分布特征分析。研究表明： 1）EEMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为30.51和0.005 5，EMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为20.88和0.010，EEMD去噪法要优于EMD去噪法； 2）在文章所述起爆方式下，隧道爆破振动的能量一般集中在频率段5～80 Hz，且主要分布在50 Hz以下的低频段，应采取合理的降震增频措施来控制爆破振动对建（构）筑物的影响； 3）爆破振动瞬时能量峰值与振速峰值所在的时刻一致，说明瞬时能量谱能较好地体现爆破过程中振动效应随时间的变化规律； 4）基于信号去噪及分析的研究结论，提出地铁隧道爆破振动控制技术。     

基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本方法和原理,对4缸汽油机在转速2 500 r/min、扭矩83.6 N.m工况下的瞬时转速信号进行了EMD分解,将分解后的各个固有模态函数(IMF)分量作了HHT变换和FFT变换,得到了各IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值随时间变化的关系,结合内燃机理论,分析各个分量产生的原因。研究结果表明,EMD算法能够有效地分离瞬时转速信号中的各个频段的信息,并且各IMF分量都有其物理意义。     

基于改进小波分解的机载位置数据降噪处理

机载经度、纬度、高度数据的精度,对保证飞机定位的精确性和飞行安全性有着重要意义.结合小波分解和经验模态分解(EMD)2种方法的优点,在小波分解的基础上,提出1种基于 EMD 的小波分解降噪方法.利用 EMD 对机载位置数据进行分解,并对高频分量用小波分解方法进行降噪处理,降噪后高频分量再结合低频分量进行重构得到降噪后的数据.以西安到长春某航班巡航阶段的机载高度数据序列为例,进行了仿真验证.结果表明,改进小波分解降噪方法与传统的小波分解降噪方法相比,信噪比提高了0.649,均方根误差减小了0.6969,消噪效果更加明显.改进的小波分解方法在处理机载位置数据方面有着较明显的优点,可获得更精确的飞机三维数据.      

基于小波阈值去噪与二次经验模态分解的发动机点火波形分析方法

提出了一种结合小波阈值去噪和二次经验模态分解(SEMD)时频分析的发动机点火波形时频分析方法,通过分析去除的噪声特征发现小波阈值去噪比SEMD去噪的效果更好,SEMD时频分析能有效地根据固有模态函数特征来分析点火波形的异常成分。该方法充分利用小波阈值去噪和SEMD时频分析的优点,建立波形库后可实现发动机的不解体故障诊断。     

基于EMD和Gabor变换的发动机曲轴轴承故障特征提取

针对发动机振动信号的非平稳特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Gabor变换相结合的曲轴轴承故障特征提取新方法。通过EMD方法将发动机非稳态加速振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),对与原信号相关性强的前4阶IMF分量进行Gabor变换,从各阶分量Gabor时频分布图的频带能量累加曲线中提取能够反映曲轴轴承磨损故障的频带能量作为故障特征参数。试验结果表明,该方法提取的故障特征参数能敏感地反映曲轴轴承的磨损状态,可作为诊断曲轴轴承故障的重要特征量。     

基于桥梁在线监测信号的吊杆阻尼识别

风荷载、环境荷载及车辆荷载会引发吊杆不同程度的振动,同时吊杆会受到阻尼器的抑振作用。文中采用经验模态分解法(EMD)、随机减量技术(RDT)、Hilbert变换(HT)及滤波技术进行吊杆的阻尼识别,阐述了技术原理及其改进方法;利用桥梁健康监测系统,将经过小波变换滤波处理的加速度在线监测信号采用EMD得到各阶模态响应(IMF),提取IMF经过RDT及HT识别出吊杆模态参数,评估阻尼器使用状态。     

路基压实过程振动信号去噪方法比选及效果验证

针对路基压实过程中振动压路机振动轮信号存在各种噪声干扰,结合高铁路基现场压实振动信号,引入傅里叶去噪方法和小波去噪法进行压实信号去噪。结果表明,小波去噪相较傅里叶去噪具有更高的能量比,能更好地保留压实信号的信息。在此基础上,将原始信号和小波去噪后信号的特征值分别与传统压实指标Evd进行相关性校验,结果显示小波去噪后的信号能更好地反映土体压实状态,证实了小波分析在路基压实信号去噪中具有很高的可靠性。