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申请/专利权人：国家能源集团江苏电力有限公司

摘要：本发明涉及一种基于改进VMD‑SVD的滚动轴承声音信号降噪方法，包括：采集原始含噪声音信号；基于中心频率和能量计算的K值选取方法确定VMD分解个数K，对所述原始含噪声音信号采用VMD得到K个本征模态分量；通过基于峭度和互信息加权融合的模态选择方法划分出最有效模态、次有效模态和无效模态；采用改进奇异值序列有效阶次选取方法对所述最有效模态采取混合阈值SVD降噪、对所述次有效模态采取硬阈值SVD降噪，形成SVD降噪后的数个本征模态分量，并舍去无效模态；将SVD降噪后的数个本征模态分量进行信号重构，得到去噪声音信号。本发明在强噪声条件下能减少有效频率成分丢失，具有良好的降噪效果。

主权项：1.一种基于改进VMD-SVD的滚动轴承声音信号降噪方法，其特征在于，包括：S1、搭建滚动轴承声纹采集平台，采集原始含噪声音信号；S2、基于中心频率和能量计算的K值选取方法确定VMD分解个数K，对所述原始含噪声音信号采用VMD分解得到K个本征模态分量；S3、通过基于峭度和互信息加权融合的模态选择方法对所述K个本征模态分量进行划分，包括：分别计算VMD分解后的所述各本征模态分量的峭度；计算VMD分解后的所述各本征模态分量与原信号的互信息；对所述峭度和所述互信息做归一化处理，再进行加权融合，形成综合评价指标；根据所述综合评价指标，将所述K个本征模态分量划分成最有效模态、次有效模态和无效模态；S4、采用改进奇异值序列有效阶次选取方法对所述最有效模态采取混合阈值SVD降噪、对所述次有效模态采取硬阈值SVD降噪，形成SVD降噪后的数个本征模态分量，并舍去无效模态；所述改进奇异值序列有效阶次选取方法包括：对最有效模态、次有效模态进行奇异值分解得到奇异值序列，然后对奇异值序列进行差分计算，计算每一个奇异值与它在序列中后一位奇异值的差值，得到奇异值差分谱序列；采用单边标准差原则选取方法确定奇异值分解有效阶次KSVD1，采用基于中心频率的方法确定奇异值分解有效阶次KSVD2；所述硬阈值SVD降噪，包括： 其中，hσi为硬阈值SVD降噪后的信号，σi为奇异值分解中构造的Hankel矩阵A的奇异值，下标i为奇异值矩阵主对角线上第i个元素阶次标记；所述混合阈值SVD降噪，包括： 其中，h*σi为混合阈值SVD降噪后的信号，β为计算参数，按照最优软阈值原理，β＝1；S5、将SVD降噪后的数个本征模态分量进行信号重构，得到去噪声音信号。

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