涡轮增压小型挖掘机农用果园曲靖60挖掘机挖掘机履带沟机

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涡轮增压小型挖掘机农用果园曲靖60挖掘机挖掘机履带沟机

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涡轮增压小型挖掘机 农用果园曲靖60挖掘机挖掘机履带沟机液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
分别由式(3—7)～(3—9)求出每一个IMF分量G的瞬时包络aj(t)，瞬时相位oj(o
和频率山，(力，原始数*据序列可以表示为：
x(f)=Re罗口f(f)e‘渺№ (3．12)
石。
与Fourier变换不同的是，式(3．12)中的aj(t)和6)j(O不再是常数，而是时间t的函
数。因而Hilbert谱能够刻画一个数*据序列在时间上的变化规律。经验模态分解是基于
信号的局部时间特征尺度分析原信号，克服了傅里叶变换用高次谐波频率分量拟合非线
性、非平稳信号的缺点。EMD方法自推出以来已经成功地应用在许多非线性研究领域。
可以预测，在不远的将来该方法必将在更多的研究领域中发挥的推进作用。
3．4液压挖掘机振动掘削过程含噪声信号EMD去噪处理
性能参数信号经验模态分解的目的是通过对非线性非平稳信号的分解获得一系列
表征信号特征时间尺度的IMF分量，使得各个IMF是窄带信号，可以进行Hilbert谱分
析。
3．4．1 EMD端点问题的处理
EMD中的关键一步就是采用三次样条函数求上下包络的平均值，三次样条曲线具
有光滑的一次微分和连续的一次微分特点。由于所分析信号的有限长度，信号的两端点
不能确定是极值，因此，在进行三次样条插值时，必然使得信号的上下包络在信号的两
端附近严重扭曲。在信号的高频分量，由于时间尺度小，极值间的距离小，端部的边缘
效应仅局限在信号两端很小的部分。但对于低频分量，时间尺度大，极值间的距离大，
端部的边缘效应就传播到信号的内部，特别是原始信号数*据集比较短时，会严重影响
EMD的质量，使得分解出的IMF分量无实际物理意义。
基于三次样条函数插值的特点，当原始信号的两端点不是极值点时，如果能够根
据端点以内极值点序列的规律得到该序列在端点处的近似值，则可以防止对极值点进行
样条插值得到的包络线出现的摆动。取出原极值点序列更左端1／3的极值点，根据
该数*据的间距均值和左端点的幅值，定出左端点需增加的极值点位置和幅值。同理，可
定出右端点需增加的极值点位置和幅值，当所构成的新的值和极小值数*据集的更大
间距小于原始信号时，以近似的左端点处增加的极值点为起始点，向左进行数*据对称延
拓；以近似的右端点处增加的极值点为起始点，向右进行数*据对称延拓。将得到的新的
数*据作为一个整体进行经验模态分解，需要指出的是所取的结果只是中间部分。虽然该
方法只是求出左右端的近似值，对近似极值点进行对称延拓，但延拓的目的不是为了给
出准确的原序列以外的数*据，而是提供一种条件，使得包络完全由端点以内的数*据确定。
图3一l为采用该方法处理端点问题后所得到含噪性能参数信号包络线图。 第三窜液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
1．上包络线；2．下包络线

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杨先生：

3．4．2液压挖掘机振动掘削过程含噪性能参数信号的尺度滤波
假设液压挖掘机振动掘削过程含噪性能参数信号为：
贝0=叙力+拧(f) (3-13)
式中，双力为纯净性能参数信号，n(O为噪声信号，噪声信号分为带限和不带限2种。设
为{刀(力--I·v(力)为加性随机白噪声，强度为I，V(D～Ⅳ(0，1)。噪声{刀(D)与纯净性能参
数信号不相关。
借助于EMD方法分解含噪性能参数信号，可以获得有限数目的分段固有模态函数
IMF分量，每一个IM-F分量表征了性能参数信号在某一特征尺度上的模态。传统的信
号滤波是在频域上实现的，通过对信号作Fourie变换，可以得信号的频域表示，根据信
号所包含信*息的频率分布，采用一定结构和带宽的滤波器，就可以消*除干扰，获得有用
的信*息。然而，对于具有非线性和非平稳特征的信号，频域滤波方法面临着很大的困难，
滤波后信号失真明显，性能参数信号识别的鲁棒性无法保*正。借助于MF构造一种尺度
滤波器，如已知有用性能参数信号的频率范围或者噪声信号的频率范围，表现为噪声呈
一个或多个IMF成分分布时，利用如下尺度滤波器可有效去除噪声。
对于一个包含有2个m傅成分的性能参数信号，其低通尺度滤波方式可表示为：
X雎(t)--∑cf+R (3·14)
i--k*l
式中，i=k+l，斛2，…，力，表示原始信号被分解为刀岳个低频本征模式函数。
17 第三章液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
通过低通尺度滤波方式，可确保性能参数信号的低频成分能被有效地提取出来。
高通尺度滤波方式为：
Xa(t)---y．c, (3-15)
式中，i=l，2，…，b，表示抽取信号的前b个高频本征模式函数。
通过高通尺度滤波方式，可确保性能参数信号的高频成分能被有效地提取出来。
带通尺度滤波方式为：
b(f)=∑cl (3-16)
式中，i=b+l，b+2，…，七，表示抽取性能参数信号的中间帕个中间频率本征模式函数。
通过带通尺度滤波方式，可确保性能参数信号的中间频率成分能被有效地提取出
来。
以上3种尺度滤波方法适用于在常见特定目标噪声背景下的性能参数信号处理，主
要是对噪声带宽有大致掌握，其中在高频噪声背景下低频信号的去噪效果更好。时间尺
度滤波方式的优势是滤波后的结果能够充分保留信号本身所固有的非线性和非平稳特
征。而且由于该方法是基于信号局部特征实现的，因此具有自适应强，对数*据类型没有
限制的特点。对于噪声和性能参数信号在IMF成分混叠的情况，直接利用尺度滤波方法
将不能除去噪声。这时，可采用类似小波变换中的软门限去噪方法，对每一个IMF分量
作门限阈处理，软门限幅函数为：
讹)={：(删I Yi…匿ti卅，吣‘ (3-17)
其中， r／，◇i)为经过阈值处理后的IMF系数，ti为第f层软门限幅函数的阈值，
fi=q0丽／o．6745，口i是第i层软门限幅函数的方差，Ⅳj为第i层软门限幅函数的长
度。
3．4．3基于EMD方法下含噪性能参数信号的去噪处理算法
基于EMD的性能参数信号去噪处理过程如图3—2所示，其去噪处理算法由以下步
骤组成：
Step l：对含噪性能参数信号进行EMD分解，得到含噪性能参数的各阶IMF分量；
Step 2：根据含噪性能参数信号的间歇，统计估算得到噪声强度，；
Step 3：根据性能参数信号的频谱特征和统计噪声参数，确定尺度滤波方案并进行尺度
滤波；
Step 4：阈值估计，对各分量进行门限处理：
Step 5：进行信号重构；
Step 6：继续下一次含噪性能参数信号处理，重复Step 1---,Step 5步骤。 第三章液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
Cl、G、…、G为n阶IMF分量；
墨、局、…、k为尺度滤波后剩余的IIVIF分量；
Jl、／2、…、厶n为限幅阈值处理后的分量
图3-2含噪性能参数信号EMD去噪过程框图
3．4．4基于EMD的铲斗激振力信号去噪处理算法仿真
下面以铲斗激振力信号为例，进行基于EⅧ的铲斗激振力信号去噪处理算法仿真分
析。由于液压挖掘机振动掘削过程的特殊性，根据实测结果及其分析，铲斗激振力信号
往往包含正弦信号、调制信号和噪声等，假设铲斗激振力信号为：
贝f)=10sin(15pt)+10[0．5+sin(20pt)]sin(14pt+sin(30pD)+7r(3-18)
式中，，为均匀分布的随机噪声。
含噪铲斗激振力信号有正弦信号、调幅信号和随机噪声信号，其时域波形如图3-3
所示。

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杨先生：

为了验*正基于EMD的含噪性能参数信号去噪处理算法的有效性，通过EMD方法
分解得到的IMFI～11分量如图3_4所示，IMFI--一II代表着从低阶IMF分量(即高频段 第三章液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
成分占主要部分)向高阶IMF分量(即低频段成分占主要部分)的自适应变化，噪声基本包
含在这些分量中。可以看出，C1分量中噪声特征更为强烈，随着阶次的升高，各分量的
频率成分随之降低，每一个IMF表现出某一尺度范围的模态。 c。[=====三==玉====l
c2 E三三三三三三三三三巨三三三三习
(23
C4
c5卜————^，————～~^^———————叫加———————————叫
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Clo I 1
％[二==二三三三三三三三三三三] 尺12[ CII I——————————— I I ：]==========；一．jI
图3—4含噪铲斗激振力信号经EMD后的mF分量
图3—5为含噪铲斗激振力信号的各IMF分量的频谱，由此图可知，影响铲斗激振力
信号因素成分主要集中在IMFI-'--3所代表的这部分信号上，且EMD后的余量R12已经
不影响铲斗激振力信号。
5．000
4．000
3．000
2．000
1．000
(1)mIF 1分量(2)nVtF2分量(3)IMF3分量
瓣口?嚣口
O 、O．5 tTkHz O． ’0．5 f／knz
，f 、，．
(4)mⅢ4分量(5)IMF5分量
图3．5蹦Fl一6分量的频谱图
40
，口0．5 f／knz
(6)IMF6分量 第三章液压挖掘机振动掘削过程含噪信号EMD去噪处理
在铲斗激振力信号分析中，感兴趣的频率成分是正弦和调幅信号，则可以采用本文
所提出的去噪声算法去掉IMFI,'--IMF3相关成分所对应的干扰因素，并将IMF4"--'IMFll
信号进行重构，重构后的信号即能反映铲斗激振力信号真实波形，如图3击所示。
(a)未含噪卢的铲斗激振力信号
(b)去噪声后重构铲斗激振力信号
图3击基于EMD方法的铲斗激振力信号去噪效果对比
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