基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法

基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法
振动测量对发现气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear，GIS)潜在性缺陷具有重要意义，但GIS本体振动信号易受基础振动、测量噪声以及环境噪声的影响，使得现场GIS振动带电检测和机械缺陷诊断的效果较差。针对此问题，提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)-改进自适应啁啾模态分解(improve adaptive chirp mode decomposition,IACMD)的现场振动信号降噪算法。该方法首先利用SVD对原始振动信号进行预处理，滤除低频基础振动和测量噪声，其次利用鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)对处理后的信号进行自适应模态分解，得到分解后的固有模态(intrinsic mode functions，IMF)分量，再利用互相关系数筛选有效分量重构振动信号。模拟信号与现场信号测试结果表明：与OOA-自适应啁啾模态分解(adaptive chirp mode decomposition，ACMD)和SVD-变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比，所提出的SVD-IACMD算法可以去除基础振动、测量噪声和环境噪声，保留GIS本体振动的基频和谐波分量，为GIS现场抗干扰振动检测和机械缺陷诊断提供技术支持。

标题：
基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法
GIS vibration signal denoising algorithm based on SVD-IACMD

作者：
涂嘉毅，关向雨，赵俊义，林建港，赖泽楷
TU Jiayi, GUAN Xiangyu, ZHAO Junyi, LIN Jiangang, LAI Zekai

关键词：
气体绝缘开关设备(GIS);信号降噪;奇异值分解(SVD);改进自适应啁啾模态分解(IACMD);鱼鹰优化算法(OOA);机械振动
gas insulated switchgear (GIS);signal denoising;singular value decomposition (SVD);improve adaptive chirp mode decomposition (IACMD);osprey optimization algorithm (OOA);mechanical vibration

2025-1-23 20:07 上传 基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法.pdf

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