基于SSA-VMD和ITFPF的喷油器信号去噪方法

作     者：郭常露 高先理 贾宝富 柯赟 宋恩哲 姚崇 GUO Changlu;GAO Xianli;JIA Baofu;KE Yun;SONG Enzhe;YAO Chong

作者机构：哈尔滨工程大学烟台研究院山东烟台264000 淄柴动力有限公司山东淄博255000 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2024年第52卷第12期

页      面：208-216页

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金项目(3072022QBZ0301 3072022JC2704) 

主　　题：变分模态分解(VMD) 麻雀算法(SSA) 改进时频峰值滤波(ITFPF) 去噪 喷油器 

摘      要：由于柴油机工作环境复杂多变,喷油器信号中包含较多噪声,导致诊断率低。为降低噪声的影响,提高故障诊断率,提出一种麻雀算法优化变分模态分解(SSA-VMD)和改进时频峰值滤波(ITFPF)结合的信号去噪方法。针对VMD受分解参数制约的问题,以能量分解因子为目标函数,通过SSA自适应地将信号分解成一系列IMF,以解决参数设置不当导致的模态混叠问题。TFPF的窗长选择不当会影响其滤波效果,由于排列熵能够度量非平稳信号的复杂度,以排列熵为适应度函数寻到最优窗长,使ITFPF兼顾信号保真和噪声压制。仿真和试验结果表明:SSA-VMD和ITFPF结合的方法降噪效果优于其他方法,并使故障识别率相比未优化VMD提高了10.13%。