一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法技术

本发明专利技术公开了一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，涉及信号处理领域。对金豺优化算法易陷入局部最优解，采用Tent混沌映射改良。对金豺优化算法容易过早收敛，收敛精度不高，采用自适应t变异改良。用自适应策略提高了金豺优化算法的适应性和鲁棒性。用反向学习策略提高金豺优化算法搜索的效率和准确性。用Cao算法对奇异谱分析中的窗口长度进行寻优，用奇异谱分析对信号进行首次降噪。最后用改进后的金豺优化算法对变分模态分解的关键参数寻优，使用变分模态分解重构信号，进行特征提取，解决故障信号被淹没的问题。本发明专利技术对在各种恶劣环境下运行的电机轴承的振动信号，都能够准确的提取出故障特征，拥有良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号处理领域，具体涉及一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法。

技术介绍

1、在现代化工产业中电机作为驱动系统的动力源非常重要。而轴承是他的关键基础部件，一直在不停的旋转摩擦，这就不可避免的会导致损坏，并且造成巨大损失。所以，对轴承的故障监测诊断非常有必要。

2、轴承故障会引起电机系统振动信号的变化，因此可以通过检测振动信号来诊断轴承的故障。然而，振动信号往往十分微弱，容易被周围环境的噪音所掩盖，导致提取的故障特征的显著性较低，从而影响诊断准确率。所以，我们需要在噪音存在的情况下提取出清晰的故障特征对整个诊断过程非常重要。

3、流行的故障特征的提取有小波包变换和经验模态分解方法，这些方法都可以在一定程度上降低噪音，继而提取出有用的故障特征，但也都有缺陷。其中小波包变换的小波基必须要人为判断，提高了门槛。而经验模态分解有模态混叠的问题，导致提取的特征不清晰。针对这两问题，变分模态分解(vmd)可以完美的解决上述问题。

4、vmd中的关键参数分解数k和惩罚系数α都非常难确定，这需要花费非常多的时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于，具体操作步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于，滚动轴承状态分别为：正常状态、外圈故障、内圈故障、以内圈故障为主的内外圈组合故障、以外圈故障为主的内外圈组合故障。

3.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于：所述步骤2中用Cao算法对奇异谱分析SSA的窗口长度进行寻优，设置当Cao算法中用于判断窗口长度的指标函数值大于0.99时，所对应的当前迭代次数加1即为l的取值，奇异谱分析SSA对信号...

【技术特征摘要】

1.一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于，具体操作步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于，滚动轴承状态分别为：正常状态、外圈故障、内圈故障、以内圈故障为主的内外圈组合故障、以外圈故障为主的内外圈组合故障。

3.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于：所述步骤2中用cao算法对奇异谱分析ssa的窗口长度进行寻优，设置当cao算法中用于判断窗口长度的指标函数值大于0.99时，所对应的当前迭代次数加1即为l的取值，奇异谱分析ssa对信号降噪具体过程如下：

4.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于：用奇异谱分析对信号进行降噪时，使用0.95的贡献率对分解得到的分量信号进行筛选。

5.根据权利要求1所述的一种利用改进金豺优化算法和变分模态分解的信号处理方法，其特征在于：所述步骤3中对金豺优化算法进行tent混沌映射来改进，tent映射表达式如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓兵，陆恒，卢城法，陈尚，罗嘉鹏，张洋，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：