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文|娱儿水中游

编辑|娱儿水中游

前言：

针对风机齿轮箱振动信号噪声对系统故障诊断产生干扰的问题。并研究了对信号进行降噪处理的方法,研究人员提出了一种基于变分模态分析的方法，对数据进行了预处理。

研究人员并通过维纳滤波去除了采集信号中的噪声成分,利用了变分模态分解迭代寻找模型最优解。

确定了各分量频率中心和带宽,实现了不同频率成分有效分离;采用了完全非递归分解模型,有效避免了经验模态分解中的模态混叠现象。

并且利用局部均值分解自适应的特点,对其分解结果进行了频谱分析,将其作为变分模态分解的模态个数飞选取的依据。

通过MATLAB平台仿真对所提方法进行了仿真验证结果表明所提方法在避免模态混叠的同时达到了很好的降噪效果并且具有很强的鲁棒性,可以大大减弱风机组故障诊断过程中振动信号噪声的于扰。

实测数据降噪处理分析

据资料显示，中国风能储量大，研究人员为风电的发展提供了良好的资源基础。

研究人员称,在风电受季节气候等环境因素的影响下,风电所获得的信号存在一定的随机性，并且这些因素会给整个系统带来很大的冲击。

但是由于风机工作环境的特殊性,它的故障率极高,例如叶片损坏、齿轮损伤、轴承磨损等。

如今风电机组的故障诊断已经成为了一个研究热点。研究人员通常在风电中采集到的信号含有大量的噪声,这会对系统故障诊断产生干扰，如果研究人员在故障诊断前先对信号进行降噪处理，就可以大大减弱这种干扰。

科学家在去噪方面,小波变换、经验模态分解(EMD)、形态滤波等方法存在各自的问题，首先就是小波变换需要考虑采样频率分解层数、小波函数选择、闽值函数选择等一系列因素。

具有主观性其次EMD方法虽然能够降噪,模态混叠和端点效应问题难以解决。

容易使结果失真,影响数据的后续处理与应用;最后研究人员发现，风电机组的形态滤波在低频时表现较好,但是处理高频信号时失真严重影响输出，当实验信号转速为1475r/min,采样频率为5120H时,运行状态为正常。

VMD原理

据研究人员称，VMD根据预设的模态数分解信号为不同中心频率的有限带宽并采用交替方向乘子法,使得更新各模态及其中心频率，再将VMD中的各模态解调到相应基频带，以此提取各个模态及其相应中心频率。

也有学者称，变分模态分解(VMD)迭代寻找模型最优解确定各分量频率中心和带宽,实现不同频率成分有效分离是完全非递归分解模型,有效地避免了EMD中的模态混叠现象。况且VMD利用了维纳滤波,具有良好的降噪效果。

所以，在此基础上,研究人员用变分模态分解来对数据进行预处理,去除采集信号中的噪声成分。

根据科学家的研究发现，变分模态分解具有较好的鲁棒性,其处理信号的结果受模态个数和惩罚参数的影响较大,通过给合适的值可以很好地避免模态混叠现象，通常K的值是人为给定的,误差较大,一般只能根据经验选取飞值,因而存在盲目性。

研究人员为避免以上现象的产生,科学家提出了根据局部均值分解(LMD)自适应的特点来对其进行频谱分析。

研究人员将其作为K值选取的依据使得K值最优以在避免模态混叠的同时,进一步提高变分模态分解的降噪效果。

VMD实现降噪处理的步骤

研究人员为了选取合适的K值可以避免分解过程出现模态混叠现象。他们用到了局部均值分解来确定K的值。

变分模态去噪,就是去除噪声,提取有用信号重构局部均值分解是一种自适应信号分析方法,采用的是平滑处理方法相比于经验模态分解。

它没有包络误差瞬时频率和瞬时幅值要更加精确些，同时它的端点效应不明显，因此分解效果要远远好于经验模态分解。

研究人员表示，降噪后的重构波形效果较好,采用VMD的降噪算法对风机齿轮箱振动信号进行处理具有很好的效果,处理结果非常准确,且避免了模态混叠现象。

变分模态的分解

科学家称：变分模态分解是一种自适应的信号处理方法,在滤除噪声的同时它还能保留原始信号中的有用成分，并与经验模态分解相比,它不存在模态混叠现象,端点效应通过镜像延拓得到处理.使效果更加准确,有效。但是不足的还是在于某个数的确定。

本篇文章利用LMD的自适应性提取出频谱中的特征信息,并根据它确定了K值,这大大提高了VMD的精确度,使其在降噪上的效果更佳,为风电齿轮箱振动信号处理提供了更为有效的手段。

通过对局部均值分解结果的频谱分析，研究人员得出了一些有用的结论。

首先，分解结果的频谱分布呈现出明显的能量集中性，即存在一些频率段的能量较高，而其他频率段的能量较低。

其次，分解结果的频谱分布随着分解层数的增加而逐渐变得平滑，即能量集中性逐渐减弱。

对于这些结论，研究人员提出了一种利用局部均值分解自适应的变分模态分解方法。

具体来说，他们首先根据分解结果的能量集中性选择一定数量的模态，然后利用变分模态分解的方法对选定的模态进行分解。

科学家们在分解过程中，他们还考虑了分解层数的影响，通过逐步增加分解层数来优化模态的质量。

通过实验验证，研究人员证明了这种自适应的变分模态分解方法在信号处理和振动分析中的有效性。这个方法不仅提高了模态分解的准确性和稳定性，而且可以根据具体问题自动选择合适的模态数量，从而更好地满足工程应用的需求。

另外，研究人员还发现，局部均值分解可以应用于多信号混合的情况下，通过对混合信号进行分解，可以得到各自的子信号，并且可以利用自适应的变分模态分解方法对子信号进行进一步的分析和处理。

这一方法在语音信号分离、图像分离等领域有着广泛的应用价值。未来，该方法还可以进一步结合机器学习、人工智能等新兴技术，用于更复杂的信号处理和振动分析任务中，为工业控制、医学诊断等领域提供更加精确和可靠的数据支持。

此外，局部均值分解还可以结合其他信号处理技术实现更高级别的信号分析和振动分析。

例如，结合小波变换可以实现对信号的更加精细的时间和频率分析，结合独立分量分析可以实现对信号的更加优化的分离和重构，从而进一步提高对信号的理解和应用。

结语

随着人工智能技术的发展和应用，局部均值分解将会成为更加普遍和重要的信号处理工具，为各个领域的数据处理和分析提供更加高效和精确的手段。

同时，科学家们还提出，局部均值分解还可以与机器学习技术相结合，实现对信号的自动分类和识别。

我们通过对局部均值分解得到的特征进行训练和模型构建，可以实现对不同类型信号的自动识别和分类，如故障诊断、语音识别等领域。

另外，局部均值分解还可以用于图像处理领域，如图像去噪、边缘检测等，为图像处理提供更加高效和准确的方法。

综上所述，局部均值分解是一种重要的信号处理技术，可以被广泛应用于各个领域，如机械故障诊断、语音识别、图像处理等。

研究人员提出，局部均值分解将会成为更加普遍和重要的信号处理工具，为数据处理和分析提供更加高效和精确的手段。

此外，局部均值分解还可以应用于音乐信号处理领域。音乐信号通常包含着不同的乐器声音，而局部均值分解可以将不同乐器的声音分离出来，从而实现音乐信号的分析和处理。

此外，局部均值分解还可以用于视频信号的处理，特别是在视频压缩领域。通过对视频信号进行局部均值分解，可以得到更加紧凑和高效的编码方式，从而实现更好的视频压缩效果，局部均值分解是一种非常有用的信号处理技术，将会在各种领域中发挥重要作用。

并为数据处理和分析提供更加高效和精确的手段。此外，局部均值分解在医学图像处理领域也有着广泛的应用。医学图像通常包含着复杂的结构和多种不同的组织类型，如肌肉、骨骼、器官等。

通过局部均值分解，可以将这些不同的组织类型分离出来，使医生更加容易地识别和分析图像，从而提高医学图像的诊断准确性。

另外，局部均值分解还可以应用于地震勘探领域，通过对地震信号进行局部均值分解，可以有效地分离出地下不同深度的物质结构，从而实现更加精确的地质勘探。

总之，局部均值分解是一种非常重要的信号处理技术，在多个领域都有着广泛的应用前景。

在未来随着科技的不断进步和发展，局部均值分解将会更加完善和高效，为各行各业提供更加精确和有效的数据处理和分析手段。