摘要
为对管道大泄露高频信号进行降噪,提取信号的故障频率,实现对管道泄漏的源定位.引入了 VMD方法对收集到的信号进行不同频率之间的分离,突出信号的局部细节.为消除VMD分解中k值与惩罚因子这两个人为因素对分解效果的影响,采用模态分量与原信号的相关系数法,得出最优分解层数k值.使用优化的k值来对信号进行VMD分解之后,用最大峭度值来选择最优的惩罚因子.将通过最优参数得到的VMD分解模态分量再次与原信号进行相关系数比较,选出包含故障信息最多的模态分量进行Hilbert包络分析,得到信号的故障信息,对故障进行诊断及定位.研究发现,该方法能有效分离故障信号成分,从而实现对故障频率的提取.
基金项目
城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室开放基金()
国家自然科学基金青年基金(51805275)
维普
万方数据