船舶振动信号采集与降噪处理系统设计与实现

作     者：张天豪 

作者单位：华中科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：尹泉

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造] 

主      题：船舶振动 信号采集 噪声建模 小波降噪 经验模态分解 

摘      要：船舶的动力机械会在运行中产生各种振动,通过对振动信号的分析,既可以判断船舶是否存在故障,又有助于减小船舶振动以提高船舶寿命以及隐蔽性,在分析振动信号前首先要对振动信号进行采集,然而采集过程中会将环境噪声以及采集系统内部噪声混入振动信号中,需要使用降噪处理手段去掉混入振动信号的噪声,因此设计一个船舶振动信号采集与降噪处理系统具有重要意义。本文基于对系统功能和指标需求的分析,设计了系统总体方案并对系统各个模块的组成及功能进行详细的说明,对系统内部噪声进行分析与建模,阐述了本文降噪算法中使用的经验模态分解及其相关技术。对系统硬件部分进行器件选型并完成其外围电路的搭建,系统硬件包括模数转换模块、信号调理模块、控制与传输模块以及低噪声电源模块,在系统硬件设计完成后对系统内部总体噪声进行计算与评估。噪声按频带范围可分为信号带宽内噪声和信号带宽外噪声,在系统降噪处理部分分别使用不同方法降低带宽内噪声和带宽外噪声。对于带宽外噪声,本文采用了Sinc5抽取低通滤波、FIR低通滤波器进行滤除。对于带宽内噪声,本文设计了一种互补集合经验模态分解联合小波降噪算法进行降噪。由于系统硬件部分存在的误差会影响采集精度,本文采用了基于最小二乘法线性回归函数来补偿误差。本文从降噪处理模块性能和系统指标对系统进行实验测试,降噪处理模块性能测试包括对巴特沃斯滤波器、Sinc5滤波器、FIR滤波器以及本文降噪算法的测试,系统指标测试包括对直流精度、交流精度、系统底噪以及动态范围的测试。实验结果表明,本文设计的系统满足设计要求。