基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法。本方法对含白噪声和粉红噪声的碰摩声发射信号具有很好的降噪效果，并具有不受主观参数影响，结果稳定，自适应等优点。本发明专利技术对碰摩声发射试验装置采集的声发射信号加入不同信噪比的白噪声和粉红噪声，对含噪信号EMD分解，求出分解得到的各阶本征模态函数与含噪信号的相关系数，结合EMD的滤波特性找到各阶本征模态函数所对应的相关系数的变化规律，通过重构碰摩声发射信号能量相对较大的本征模态函数得到降噪后的信号。

Noise reduction method of rub impact acoustic emission signal based on correlation coefficients and EMD filtering

The invention discloses a noise reduction method for rub impact acoustic emission signals based on correlation coefficients and EMD filtering characteristics. The method has a good noise reduction effect on the rubbing acoustic emission signal containing white noise and pink noise, and has the advantages of being unaffected by subjective parameters, stable and adaptive results. Transmit signal with different SNR of white noise and pink noise of the invention of rub impact acoustic emission test device for collecting sound, decomposition of noisy signal EMD, calculate the correlation coefficient obtained by the decomposition of each order intrinsic mode function and the noisy signal, changes with the filtering characteristics of EMD to find the correlation coefficient of each order the intrinsic mode functions, through the reconstruction of acoustic emission signal energy is relatively large intrinsic mode function to get the denoised signal.

【技术实现步骤摘要】
基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法
本专利技术涉及一种声发射信号的降噪方法，特别涉及一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法。
技术介绍
动静碰摩是大型旋转机械的一个重大研究课题，声发射(AcousticEmission，AE)以其独特的优点为碰摩检测与识别提供了一条新的途径。与常用的振动信号相比，AE信号凭借响应灵敏，频带范围宽，频率成分丰富在旋转机械早期碰摩故障检测中具有独特的优势。但在旋转机械碰摩AE信号检测中，AE信号经常会受到实际噪声的干扰，甚至被湮没，使得对有用的碰摩AE信号的识别变得困难，所以在分析采集到的AE信号时，必须要对其降噪处理。碰摩AE信号是一种非线性非平稳信号，现阶段对非线性非平稳信号降噪较为常用、同时也较为有效的方法是小波去噪法。小波去噪法包括小波变换模极大值去噪法；小波系数相关性去噪方法和小波阈值去噪方法，从去噪效果上看，又以小波阈值去噪方法最优。但该方法需要选取合适的小波基函数、小波分解层数及阈值才能达到最好的去噪效果。因此，一种使用起来更加方便、且降噪效果更好的方法亟待提出。经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)是由N.E.Huang于1998年提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的处理。其最大的优点是依据信号自身的时间尺度特征进行分解，无需预先设定基函数，克服了小波变换时选择基函数的困难。它使复杂信号分解成有限个本征模态函数(IntrinsicModeFunction，IMF)和余项，各阶IMF在不同的时间尺度上体现了原始信号的局部特征，对各阶IMF进行频谱分析，可知由低阶IMF至高阶IMF的频率由高到低变化，故可利用此性质对含噪信号进行降噪处理。陈隽[1]运用集合经验模态分解方法对疲劳信号进行了降噪处理，采取除去前若干阶IMF和余项，重构余下的IMF得到降噪后的信号，但并未具体说明取舍IMF的方法。Boudraa[2]等提出了基于连续均方误差准则去噪的方法，即找到IMF能量全局极小值的位置作为噪声主导分量与信号主导分量的分界点，取从其后一阶开始重构。孙伟峰[3]等对其方法提出了改进，即若在全局极小值点之前出现局部极小值点，则重构从之前的局部极小值点开始，并用仿真信号证明了有效性。但当信噪比较高时，IMF能量的第一个极小值点会出现在高阶IMF处，如果此时选择只对其后面的IMF重构，会漏掉很多有用信息，出现输出信噪比下降的情况。王婷[4]在第5章第4节提出了一种基于自相关函数特性的EMD去噪算法，利用理想高斯白噪声的归一化自相关函数在零点处为1，其余点处为0的特点，通过对分解得到的各阶IMF做自相关函数图形判定各阶IMF中所含噪声比重，舍弃噪声比重大的低阶IMF分量，对剩余的高阶分量重构，达到去噪目的。但此种方法只能根据图形波动大小对IMF进行取舍，没用具体的阈值来划分，会出现误差，且当所加入噪声为诸如自相关函数图形在非零点处波动较大的粉红噪声时，此方法失效。并且，上述文章都只以白噪声作为噪声源，并未考虑其他噪声。[1]陈隽，李想.运用总体经验模式分解的疲劳信号降噪方法[J]振动、测试与诊断，2011，31(1)：15-19.[2]AbdelOuahabBoudraa，Jean-ChristopheCexus.EMD-BasedSignialFiltering.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement.2007，56(6)：2196-2202P[3]孙伟峰，彭玉华，许建华.基于EMD的激光超声信号去噪方法.山东大学学报：工学版，2008，38(5)：1-6[4]王婷.EMD算法及其在信号去噪中的应用.[D].哈尔滨工程大学，2010。
技术实现思路
技术问题：本专利技术提供一种解决现有小波阈值去噪方法参数选取困难及去噪结果不稳定的缺陷，提出了一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法。技术方案：本专利技术的基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法，包括以下步骤：(1)通过碰摩声发射试验装置获得声发射信号；(2)分别向所述声发射信号中加入不同信噪比的白噪声和粉红噪声，得到含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号；(3)分别对获得的含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数IMF及余项，分别求得含噪信号与其经EMD处理后得到的各阶IMF的协方差矩阵c，进而根据下式求出各阶IMF与含噪信号的相关系数ρ：其中N为采样点数，x(k)为含噪信号的第j个采样点，IMF(j)为IMF的第j个采样点，j为采样点编号；(4)通过重构含白噪声的碰摩声发射信号经EMD分解得到的第k阶至最后一阶IMF，获得降噪后的信号具体方法为：(4-1)当实验用信噪比超过分界点时，第一阶IMF与含噪信号的相关系数ρ很小，第二阶IMF与含噪信号的相关系数ρ陡增，此时第二阶即为对应的第k阶IMF，重构第二阶至最后一阶IMF即可得到降噪后的信号；(4-2)当实验用信噪比不超过22分贝时，从低阶IMF至高阶IMF，IMF与含噪信号的相关系数ρ会逐渐减小至第一个局部极小值点，此时位于局部极小值点的相关系数ρ对应的IMF为第(k-1)阶IMF，重构第k阶至最后一阶IMF，即可获得降噪后的信号；(5)通过重构含粉红噪声的碰摩声发射信号经EMD分解得到的第(k+1)阶至第w阶IMF，获得降噪后的信号具体方法为：(5-1)运用与所述步骤(4)处理含白噪声的碰摩声发射信号相同的方法找到加入粉红噪声的碰摩声发射信号经EMD处理后的第k阶IMF；(5-2)从第k阶IMF至第m阶IMF，各阶IMF与x(t)的相关系数逐渐增大至极大值处，再至第w阶达到局部极小值点，其中m就是位于局部极大值点的相关系数ρ对应的IMF的阶数；(5-3)重构第(k+1)阶至第w阶IMF获得降噪后的信号：其中，s(t)为重构后得到的降噪信号，IMFi表示第i阶IMF进一步的，本专利技术方法中，步骤(4-1)中，分界点为22分贝。进一步的，本专利技术方法中，信噪比为：式中：SNRin为含噪信号的信噪比，σy为未加噪声的纯净碰摩声发射信号y(t)的标准差，σz为添加的噪声z(t)的标准差。本专利技术方法中，上述步骤(4)和步骤(5)分别是去除白噪声和粉红噪声的方法，两者是并列关系，没有先后顺序之分。相比于去除白噪声，去除粉红噪声更为复杂：去除两种噪声都用相同的方法找到第k阶IMF，去除白噪声时，直接重构第k阶至最后一阶即可，而去除粉红噪声的方法较为复杂，其中用到去白噪声时找到第k阶IMF的方法。本专利技术方法中，由于绝大多数机械噪声的频率范围最多只能达到几十千赫兹，在高频段受环境噪声影响小，因此我们选择的谐振频率为100kHz以上的传感器能有效克服机械干扰噪声影响，所以步骤(1)获得的碰摩声发射信号为纯净的碰摩声发射信号。本专利技术方法中，衡量降噪效果一方面通过看降噪后的波形图，另一方面，通过定义输出信噪比(SNRout)和均方误差(MSE)来定量比较：σz′为滤出的噪声z′(t)的标准差，N为采样点数。本专利技术步骤(4-1)中，在添加不同白噪声时，分界本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)通过碰摩声发射试验装置获得声发射信号；(2)分别向所述声发射信号中加入不同信噪比的白噪声和粉红噪声，得到含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号；(3)分别对获得的含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数IMF及余项，分别求得含噪信号与其经EMD处理后得到的各阶IMF的协方差矩阵c，进而根据下式求出各阶IMF与含噪信号的相关系数ρ：

【技术特征摘要】
1.一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)通过碰摩声发射试验装置获得声发射信号；(2)分别向所述声发射信号中加入不同信噪比的白噪声和粉红噪声，得到含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号；(3)分别对获得的含白噪声的碰摩声发射信号和粉红噪声的碰摩声发射信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数IMF及余项，分别求得含噪信号与其经EMD处理后得到的各阶IMF的协方差矩阵c，进而根据下式求出各阶IMF与含噪信号的相关系数ρ：其中N为采样点数，x(k)为含噪信号的第j个采样点，IMF(j)为IMF的第j个采样点，j为采样点编号；(4)通过重构含白噪声的碰摩声发射信号经EMD分解得到的第k阶至最后一阶IMF，获得降噪后的信号具体方法为：(4-1)当实验用信噪比超过分界点时，第一阶IMF与含噪信号的相关系数ρ很小，第二阶IMF与含噪信号的相关系数ρ陡增，此时第二阶即为对应的第k阶IMF，重构第二阶至最后一阶IMF即可得到降噪后的信号；(4-2)当实验用信噪比不超过22分贝时，从低阶IMF至高阶IMF，IMF与含噪信号的相关系数ρ会逐渐减小至第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓艾东，刘东瀛，李晶，张瑞，朱静，龙磊，黄宏伟，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32