基于中值滤波-SVD和EMD的声发射信号特征提取

编号 zgly0000767965

文献类型 期刊论文

文献题名 基于中值滤波-SVD和EMD的声发射信号特征提取

学科分类 220.5550;木材加工与人造板工艺学

作者 徐锋  刘云飞  宋军 

作者单位 南京林业大学信息科学技术学院 

母体文献 仪器仪表学报 

年卷期 2011,32(12)

页码 2712-2719

年份 2011 

分类号 TP311.52 

关键词 经验模态分解  中值滤波-奇异值分解  奇异值能量差分谱  本征模态函数  特征提取 

文摘内容 针对随机噪声和脉冲干扰对经验模态分解(EMD)质量的影响, 提出中值滤波和奇异值分解(SVD)联合降噪方法, 并将其与EMD分解相结合形成一种新的声发射(AE)信号特征提取方法。首先对原始AE信号进行中值滤波, 去除幅值较大的异常值; 其次对去除异常值的信号序列进行相空间重构和SVD分解, 并针对难以确定重构阶数这一问题, 提出奇异值能量差分谱概念, 利用谱峰的较大值位置来确定重构阶数, 以进一步降噪; 最后对降噪信号进行EMD分解, 以本征模态函数(IMF)的能量占比作为表征各损伤信号的特征向量。数值仿真和5层胶合板损伤的实测数据表明, 该方法不仅能够滤除噪声干扰, 提高EMD分解的时效性和准确性, 而且能够有效地提取出胶合板AE信号特征, 对其损伤类型进行有效地识别。