一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115574922A(43)申请公布日2023.01.06(21)申请号202211088903.0(22)申请日2022.09.07(71)申请人西北农林科技大学地址712100陕西省咸阳市杨凌示范区邰城路3号(72)发明人王斌张文静吴凤娇陈帝伊任晟民徐哲熙(74)专利代理机构北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙)11732专利代理师王卓(51)Int.Cl.G01H17/00(2006.01)G06F17/15(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统，涉及信号处理技术领域，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。本发明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，可避免信号中有效信息的损失。CN115574922ACN115574922A权利要求书1/3页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)‑m1(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)‑c1(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，rn(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：2CN115574922A权利要求书2/3页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景噪声的子带对数能量分布均符合高斯分布，将有用信号的对数能量概率分布记为PS，背景噪声信号的对数能量概率分布记为PN，均值分别为μS、μN，标准差分别为σS、σN，规定测度表达式为：阈值表达式为：式中，E(·)表示均值；ρS,N表示最终的对称交叉熵测度，n表示模态分量的个数，Hi表示第i个模态分量与原信号的相关系数；选取高于阈值的分量作为可疑分量，进行二次降噪。5.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，所述得到二次降噪后的分量，具体包括以下步骤：将长度为N的时间序列，重构为m×n阶的Hankle矩阵，如下：根据正交化方法有：K＝UDVT(10)；m×mn×nm×n式中，N＝m+n+1，m、n表示矩阵的阶数，U∈R，V∈R，D∈R，D＝(diag(σ1,σ2,...,σq),0)，0代表零矩阵；q＝min(m,n)；σ1≥σ2≥...≥σq＞0代表矩阵的奇异值；基于奇异值差分谱，确定最大突变点作为有效信息与噪声信息的分界点，选择分界点前的部分进行叠加重构，得到二次降噪后的分量。6.一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪系统，其特征在于，包括：第一分解模块、筛选模块、第二分解模块、重构模块，且各结构依次相连；所述第一分解模块，利用经验模