一种基于VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法

一种基于VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法基于VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法摘要：柴油机振动信号的准确性对发动机的正常运行和可靠性至关重要。然而，在现实应用中，柴油机振动信号通常受到包括噪声和干扰在内的各种因素影响。因此，对柴油机振动信号进行去噪处理具有重要的意义。本文提出了一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition，简称VMD）与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法。该方法首先通过VMD将原始信号分解为多个本征模态函数（IntrinsicModeFunction，简称IMF），然后使用欧式距离对每个IMF进行分析，并设置一个自适应阈值进行噪声去除。实验结果表明，该方法能够有效地去除柴油机振动信号中的噪声，提高信号的准确性和可靠性。关键词：柴油机振动信号、去噪、变分模态分解、欧式距离、噪声去除第一章绪论1.1研究背景柴油机是一种内燃机，广泛应用于汽车和工程机械等领域。柴油机的振动信号包含了发动机在运行过程中的有用信息，例如运行状态、故障诊断等。然而，在实际应用中，柴油机振动信号通常受到噪声和干扰的影响，这对于振动信号的分析和处理带来了困难。1.2研究目的本文旨在提出一种基于VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法，以提高振动信号的准确性和可靠性。第二章相关工作2.1变分模态分解变分模态分解（VMD）是一种信号分解方法，通过将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF），实现信号的时频分析。VMD方法具有较高的自适应性和局部性，能够有效地处理非线性和非平稳信号。2.2欧式距离欧式距离是一种常用的距离度量方法，用于衡量两个向量之间的差异程度。在本文中，我们使用欧式距离对VMD分解得到的每个IMF进行分析，以判断其是否受到噪声的干扰。第三章VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法3.1VMD的原理VMD通过迭代优化的方式将原始信号分解为多个IMF，每个IMF都具有特定的频率和振幅特征。VMD方法的数学模型可以表示为：(1)S(t)=∑A(i,t)cos(Φ(i,t))其中，S(t)表示原始信号，A(i,t)和Φ(i,t)分别表示第i个IMF在时间t的振幅和相位。3.2VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法本文提出的去噪方法的流程如下：步骤1：输入柴油机振动信号S(t)，将其分解为一组IMF即S(t)=∑A(i,t)cos(Φ(i,t))；步骤2：对每个IMF计算欧式距离D(i)，衡量其与附近IMF的相似度，去除噪声部分；步骤3：重构去噪后的信号S’(t)，即S’(t)=∑A’(i,t)cos(Φ’(i,t))。3.3噪声去除参数的选择在本文中，我们设置了一个自适应阈值来去除IMF中的噪声。具体而言，对于每个IMF，我们计算其与相邻IMF的欧式距离，并将其与预先设定的阈值进行比较。如果欧式距离小于阈值，则认为该IMF受到噪声的干扰，需要进行去除操作。第四章实验结果与分析本文使用了柴油机振动信号的实际数据进行了实验验证。实验结果表明，与传统的去噪方法相比，基于VMD与欧式距离的方法能够更好地去除信号中的噪声，提高信号的准确性和可靠性。第五章结论与展望本文提出了一种基于VMD与欧式距离的柴油机振动信号去噪方法。实验结果表明，该方法能够有效地去除柴油机振动信号中的噪声，提高信号的准确性和可靠性。未来的工作可以进一步研究该方法在其他领域的应用，并进一步优化方法的性能和效果。参考文献：[1]ZhangX,YangY.Variationalmodedecompositionforremovingimpulsivenoisefromdigitalimages[J].IETImageProcessing,2016,10(3):161-168.[2]LingL,SunQ,LiX,etal.Animprovedvariationalmodedecompositionmethodformachineryfaultdiagnosis[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2019,1153(2):022195.[3]HeY,LinC.Variablecutofffrequencyselectionofanimprovedvariationalmodedecomp