文档名：联合SSAVMD与改进小波阈值的发电机振动信号降噪方法
摘要：经传统小波阈值函数降噪后的信号与原始信号相比,存在一定恒定误差.利用变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)处理信号时,不同惩罚因子α及模态分解层数K取值极大影响降噪效果.为此,将联合麻雀搜索算法(sparrowsearchalgorithm,SSA)-VMD与改进小波阈值降噪法引入发电机振动信号处理.先利用SSA以最小包络熵为目标函数优化VMD分解参数α与K,获取最优降噪效果;再将含噪振动信号经VMD解构为K个本征模态函数(intrinsicmodefunctions,IMF),利用改进小波阈值对低于所设置IMF阈值的分量再次降噪;最后,将降噪后的IMF分量重组获得最终降噪信号.通过Matlab验证分析可知,联合SSA-VMD与改进小波阈值降噪法能有效降低信号均方误差、显著提升发电机振动信号的降噪效果.
作者：田维坤 胡峰 喻潇 彭海龙 蒋东荣 Author：TIANWeikun HUFeng YUXiao PENGHailong JIANGDongrong
作者单位：云南华电金沙江中游水电开发有限公司阿海发电分公司,云南丽江674100江苏芯农微电子科技有限公司,江苏南通226361重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(23)
分类号：TV734.2TB535
关键词：发电机 小波降噪 VMD 信号处理 麻雀搜索算法
Keywords：generator improvedwaveletthreshold VMD signaldenoising sparrowsearchalgorithm
机标分类号：TH165.3O174TP274
在线出版日期：2024年3月1日
基金项目：云南华电金沙江中游水电开发有限公司阿海发电分公司项目，重庆市自然科学基金，重庆市教委科学技术研究项目联合SSA-VMD与改进小波阈值的发电机振动信号降噪方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(23)田维坤 胡峰 喻潇 彭海龙 蒋东荣经传统小波阈值函数降噪后的信号与原始信号相比,存在一定恒定误差.利用变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)处理信号时,不同惩罚因子α及模态分解层数K取值极大影响降噪效果.为此,将联合麻雀搜索算法(spa...参考文献和引证文献
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