机电一体化振动信号自适应分解方法
作者：admin 来源：未知 日期：2020-06-16 08:29人气：
摘要：由于传统的振动信号自适应分解方法，在进行振动信号自适应分解时无法对振动信号进行有效的自适应降噪，因此自适应分解误差大，无法实现对振动信号进行自适应分解。针对这一问题，进行机电一体化系统振动信号自适应分解方法研究。添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声；再通过对振动信号进行自适应降噪；实现自适应分解振动信号。实验结果表明：设计的自适应分解方法误差最高为０．２３８，实验对照组为０．４８７，设计的自适应分解方法自适应分解能力更强，可以实现对振动信号自适应分解。
关键词：机电一体化系统；振动信号；自适应分解方法；自适应降噪
振动信号自适应分解属于数据驱动的自适应信号分解，通过对振动信号的自适应分解，致力于高精度地对振动信号进行重构［１］。通过对原始振动信号进行Ｇａｕｓｓｉａｎ添加白噪声处理，得到若干个子振动信号。考虑到传统的振动信号自适应分解方法没有引进一个体系完善的机电一体化系统，因此无法对振动信号进行基于机电一体化系统的ＥＭＤ分解，导致很容易出现振动信号自适应分解精度低的问题。一个体系完善的机电一体化系统必须具备五大基本要素，分别为：信息输入、控制及信息处理部分、驱动部分、执行机构以及机械本体。其中，在机电一体化系统中最为重要的就是驱动部分。驱动部分作为机电一体化系统的动力部分，为机电一体化系统提供能量，致力于用最小的动力输入获得最大的功能输出［２］。机电一体化系统应用于振动信号自适应分解方法中，可以通过接口耦合进行能量转换，从而完成对振动信号自适应分解的信息控制以及运动传递。因此，本文进行机电一体化系统振动信号自适应分解方法研究。
１机电一体化系统振动信号自适应分解方法
１．１添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声
首先，利用机电一体化系统的信息输入功能，按照振动信号的频率从低到高进行输入，得到固有模态振动信号自适应函数。在原始振动信号中，通过添加Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声ｘｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ），则设固有模态振动信号自适应函数为ＩＭＦ，添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声后的固有模态振动信号自适应函数ＩＭＦ计算公式，如公式（１）所示。（１）在公式（１）中，ｎ指的是添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声的信噪比；ｉ指的是添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声的个数，为实数；ｋ指的是添加振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声幅值的大小［３］。因此，每个独立添加的振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声，都可以根据公式（１）得到一个独立的固有模态振动信号自适应函数。
１．２振动信号自适应降噪
在得到固有模态振动信号自适应函数的基础上，根据固有模态振动信号自适应函数的噪声水平以及置信区间，对振动信号进行自适应降噪处理［４］。将固有模态振动信号自适应函数投影到机电一体化系统中方差最大的正交主成分上，运用控制及信息处理部分进行振动信号控制及信息处理，使得多维振动信号的互相关达到最小，进而实现振动信号自适应降噪。设固有模态振动信号自适应函数ＩＭＦ在主成分方向上的投影为ＩＭＦ′，则按自适应降噪率大小排序的主成分为ｐ＝｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ｝，则ｐ的计算公式，如公式（２）所示。（２）在公式（２）中，ｅ指的是协方差矩阵振动信号自适应降噪特征值的对角矩阵；ｘ指的是特征值为主成分的贡献率；ｔ指的是主成分的累计降噪贡献率。求得自适应降噪率大小排序的主成分函数后，按照自适应降噪率对振动信号自适应降噪［５］。设自适应降噪率为φ，则φ的计算公式如公式（３）所示。（３）在公式（３）中，ｍ指的是机电一体化系统的对振动信号自适应降噪的控制向量。在实际对振动信号进行自适应降噪时，确定累计自适应降噪率大小排序主成分的阈值后，即可确定机电一体化系统对振动信号自适应降噪控制的向量［６］。
１．３自适应分解振动信号
完成振动信号自适应降噪后，得到自适应分解后的振动信号。设原始振动信号为ＩＭＦｎ，分别添加３个振动信号Ｇａｕｓｓｉａｎ白噪声，代入机电一体化系统，进行ＥＭＤ分解，得出自适应分解后的振动信号。自适应分解振动信号整体流程如图１所示。如图１所示，基于机电一体化系统的ＥＭＤ分解是机电一体化系统振动信号自适应分解方法中最关键的一步［７］。必须运用机电一体化系统信息输入、控制及信息处理部分、驱动部分、执行机构以及机械本体进行自适应分解，从而在自适应分解后获得高精度的子振动信号。
２实验
２．１实验准备
本文通过构建实验，对振动信号自适应分解方法中的关键性能自适应分解误差进行定量考核。本次实验选取两个２０Ｈｚ的振动信号作为实验对象，两个振动信号的叠加噪声水平为２０％。将两个２０Ｈｚ的振动信号代入Ｅｅａｐｃｔｌｌｙ仿真实验软件，进行振动信号模拟，则本次选取的两个２０Ｈｚ的振动信号模拟具体情况，如图２所示。结合图２的信息，分别使用传统自适应分解方法以及本文设计的自适应分解方法进行仿真实验，设置传统的自适应分解方法为实验对照组。Ｅｅａｐｃｔｌｌｙ仿真实验软件整体使用Ｌｏｇｏ语言，主要用于对振动信号自适应分解的仿真模拟。仿真实验主要内容为分析两种自适应分解方法的误差值，从而评定自适应分解性能更高的自适应分解方法。在此次仿真实验中，以２ｔ／ｓ为一个时间节点，共设置１０个时间节点，进行１０次仿真实验。针对Ｅｅａｐｃｔｌｌｙ仿真实验软件测得的自适应分解误差，记录实验结果，并绘制振动信号自适应分解误差曲线，进而判断两种自适应分解方法对于振动信号的自适应分解能力。
２．２实验结果分析与结论
根据上述设计的实验步骤，采集１０组实验数据，将两种自适应分解方法下的自适应分解误差进行对比，振动信号自适应分解误差曲线对比结果，如图３所示。通过图３可得出如下结论：本文设计的自适应分解方法误差最高为０．２３８，实验对照组为０．４８７，设计的自适应分解方法自适应分解能力更强，可以实现对振动信号自适应分解。通过仿真验证结果，证明所设计的自适应分解方法其各项功能均可以满足设计总体要求，可以广泛应用于振动信号自适应分解方面。
３结语
综上所述，机电一体化系统振动信号自适应分解方法在振动信号自适应分解中的具体优势已经显现出来。自适应分解误差的高低是保证振动信号自适应分解效率以及质量的主要衡量标准，而针对机电一体化系统对振动信号自适应分解方法的设计可以大幅度提高振动信号自适应分解精度。机电一体化系统振动信号自适应分解方法不但能够完成传统的自适应分解方法所不能完成的任务，还能为振动信号自适应分解领域的研究提供学术参考。本文唯一不足之处在于没有对改进ＬＭＤ的振动信号自适应分解方法与机电一体化系统振动信号自适应分解方法进行对比分析，相信这一点也可以作为振动信号自适应分解方法日后的研究方向之一。
参考文献
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