【技术实现步骤摘要】
一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统
[0001]本专利技术涉及信号处理
,更具体的说是涉及一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统。
技术介绍
[0002]水电机组是水电的心脏,对其进行定期的故障诊断工作是保障水力水电事业健康运转的前提。振动信号之中隐藏了水电机组的大部分故障信息,但是它却经常被淹没在水电机组运行中的众多噪声中,从而使得大部分的信号失真无法获取确切的故障信息。因此在进行后续的故障诊断工作前,对水电机组振动信号进行降噪的预处理工作是必要的步骤。
[0003]因此,如何对振动信号进行很好地降噪处理,简化计算过程,避免有效信息的损失是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此,本专利技术提供了一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统,结合经验模态分解法、奇异值分解法对振动信号进行降噪处理,具有一定的鲁棒性,减少信号中有效信息的损失。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:
[0006]一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法,包括以下步骤:
[0007]利用经验模态分解法对原始振动信号进行分解处理,获得若干模态分量;
[0008]计算若干模态分量与所述原始振动信号的交叉熵并计算阈值,筛选有效分量;
[0009]利用奇异值分解法对所述有效分量进行二次降噪,得到二次降噪后的分量;
[0010]将所述二次降噪后的分量进行重构,得到降噪后的振动信号。
[001 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法,其特征在于,包括以下步骤:利用经验模态分解法对原始振动信号进行分解处理,获得若干模态分量;计算若干模态分量与所述原始振动信号的交叉熵并计算阈值,筛选有效分量;利用奇异值分解法对所述有效分量进行二次降噪,得到二次降噪后的分量;将所述二次降噪后的分量进行重构,得到降噪后的振动信号。2.根据权利要求1所述的一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法,其特征在于,所述获得若干模态分量,具体包括以下步骤:确定原始振动信号在分析时段内所有的极大值点、极小值点,利用三次样条线将所有的极大值点、极小值点分别用平滑的线段连接,形成上包络线和下包络线;所述上包络线和下包络线囊括所有的极大值点、极小值点;计算所述上包络线和下包络线的均值,得到第一信号h1:h1=x(t)
‑
m1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1);判断所述第一信号h1是否满足预设条件,若满足则将第一信号h1作为第一个本征模态函数,记为c1(t);若不满足则重复以上操作直至满足预设条件;将c1(t)从原始振动信号中分离,得到第二信号r1:r1=x(t)
‑
c1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2);不断重复以上操作,得到若干模态分量:直至得到一个单调函数,无法从信号中提取本征模态函数时,结束循环:式中,r
n
(t)为残余函数,表示信号的平稳趋势;x(t)为原始振动信号;m1表示上、下包络线的均值。3.根据权利要求2所述的一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法,其特征在于,所述预设条件为:在所述分析时段内,极值点的个数和过零点的个数相等或最多相差1;在任意时刻,由所述分析时段内的极大值点形成的上包络线和极小值点形成的下包络线之间的平均值为零,即所述分析时段的信号基于时间轴局部上下对称。4.根据权利要求1所述的一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法,其特征在于,所述筛选有效分量,具体为:若随机变量有两个独立的概率分布P(x)与Q(x),则交叉熵表示为:
当两个概率分布均服从高斯分布时,交叉熵可表示为:式中,μ1、μ2、σ1、σ2分别表示两个概率密度分布函数的均值与标准差;假设处理信号中的有用信号与背...
【专利技术属性】
技术研发人员:王斌,张文静,吴凤娇,陈帝伊,任晟民,徐哲熙,
申请(专利权)人:西北农林科技大学,
类型:发明
国别省市:
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