基于SVD-SGWT和IMF能量熵增量的液压故障特征提取

摘要

针对随机噪声和虚假分量影响总体平均经验模态分解(EEMD)分解质量问题,提出基于奇异值分解(SVD)和第二代小波变换(SGWT)联合降噪预处理和本征模态分量(IMF)能量熵增量剔除虚假分量的改进EEMD方法.该方法首先对原始信号进行第二代小波变换,利用SVD对SGWT得到的高频系数进行降噪处理,克服了软、硬阈值法降噪的缺陷.然后对消噪处理的信号进行EEMD分解,通过IMF能量熵增量去除虚假分量;最后对主IMF分量进行Hilbert谱分析来提取信号的主要特征.仿真和实验结果表明,SVD和SGWT联合降噪故障信号信噪比显著提高,且失真度小,抑制了噪声对EEMD分解精度的干扰,能量熵增量能有效地去除虚假IMF,Hilbert谱中各频率成分清晰不混叠,成功提取了液压系统故障特征频率.