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强噪声背景下钢丝绳损伤信号降噪方法

吴东 张宝金 刘伟新 李光 宫涛 杨建华

吴东,张宝金,刘伟新,等. 强噪声背景下钢丝绳损伤信号降噪方法[J]. 工矿自动化,2022,48(1):57-61.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070012
引用本文: 吴东,张宝金,刘伟新,等. 强噪声背景下钢丝绳损伤信号降噪方法[J]. 工矿自动化,2022,48(1):57-61.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070012
WU Dong, ZHANG Baojin, LIU Weixin, et al. Noise reduction method for wire rope damage signal under strong noise background[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(1):57-61.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070012
Citation: WU Dong, ZHANG Baojin, LIU Weixin, et al. Noise reduction method for wire rope damage signal under strong noise background[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(1):57-61.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070012

强噪声背景下钢丝绳损伤信号降噪方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070012
基金项目: 鞍钢集团矿业有限公司科研项目(2020-科A40)。
详细信息
    作者简介:

    吴东(1982—),男,宁夏平罗人,工程师,工程硕士,主要研究方向为矿山提升系统与安全,E-mail: wudong2005@163.com

    通讯作者:

    杨建华(1982—),男,河北泊头人,副教授,博士,主要研究方向为装备智能运维与健康管理,E-mail: jianhuayang@cumt.edu.cn

  • 中图分类号: TD534.6

Noise reduction method for wire rope damage signal under strong noise background

  • 摘要: 钢丝绳损伤信号是一种非平稳无周期性的冲击信号,其特征信号的降噪处理和特征提取成为亟待解决的难题。小波变换方法若小波基或者分解层数不适合,会在信号降噪的同时引入其他噪声干扰,影响信号处理与特征提取的效果。相较于小波变换方法,移位平均法只需要选择一定的移位窗宽即可实现对信号的有效降噪,但移位窗宽需要人为选择,盲目性大。针对上述问题,提出一种强噪声背景下钢丝绳损伤信号降噪方法。利用钢丝绳漏磁检测传感器采集不同类型的断丝数据,向信号中加入强高斯白噪声,以模拟强噪声背景;采用自适应移位平均法对钢丝绳损伤信号进行降噪,利用量子粒子群优化(QPSO)算法优化移位平均法的窗宽;将损伤信号的信噪比(SNR)作为适应度函数,通过QPSO算法使得损伤特征信号SNR最大化,从而实现最优信号降噪效果。实验结果表明,对于强噪声背景下的钢丝绳平稳和波动信号,相较于小波变换,自适应移位平均法的降噪效果更明显,信噪比更高,信号更为平滑。实测结果表明,对于现场采集的噪声相对弱一些的钢丝绳损伤信号,自适应移位平均法的降噪效果也比小波变换好,验证了自适应移位平均法具有较好的通用性。

     

  • 图  1  钢丝绳损伤检测实验台

    Figure  1.  Wire rope damage detection test bench

    图  2  被强噪声淹没的平稳信号

    Figure  2.  Stationary signal submerged by strong noise

    图  3  处理平稳信号的QPSO算法迭代曲线

    Figure  3.  Iterative curve of QPSO Algorithm for stationary signal processing

    图  4  平稳信号处理结果

    Figure  4.  Stationary signal processing results

    图  5  被强噪声淹没的波动信号

    Figure  5.  Fluctuating signal submerged by strong noise

    图  6  处理波动信号的QPSO算法迭代曲线

    Figure  6.  Iterative curve of QPSO Algorithm for fluctuating signal processing

    图  7  波动信号处理结果

    Figure  7.  Fluctuating signal processing results

    图  8  现场实测钢丝绳损伤信号

    Figure  8.  Measured wire rope damage signal on site

    图  9  处理实测信号的QPSO算法迭代曲线

    Figure  9.  Iterative curve of QPSO Algorithm for measured signal processing

    图  10  实测钢丝绳损伤信号处理结果

    Figure  10.  Measured wire rope damage signal processing results

    表  1  钢丝绳损伤信号处理结果对比

    Table  1.   Comparison of processing results for wire rope damage signal

    处理方法SNR/dB
    损伤
    信号1
    损伤
    信号2
    损伤
    信号3
    自适应
    移位平均法
    −0.885 43 0.017 1 3.633 14×10-7
    基于sym4的
    小波变换
    −0.885 48 −0.777 9 3.632 60×10-7
    基于db2的
    小波变换
    −0.885 51 −0.780 6 3.633 06×10-7
    基于db5的
    小波变换
    −0.885 53 −0.780 1 3.632 70×10-7
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-04
  • 修回日期:  2022-01-05
  • 刊出日期:  2022-01-20

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