基于CPO-VMD-SWTTV的转辙机振动信号降噪算法研究
杨航涛
冯庆胜
韩准
肖帅
宋雅坤
梁天添
大连交通大学 电气工程学院,辽宁 大连 116028
摘要：针对不同噪声背景下转辙机振动信号故障特征提取困难的问题,提出一种基于冠豪猪算法(Crested Porcupine Optimization,CPO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合全变分平稳小波正则化(Stationary Wavelet Transform Total Variation,SWTTV)对转辙机振动信号降噪的方法.首先,通过CPO优化VMD,将转辙机振动信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,采用相关系数与峭度的混合准则筛选IMF;再次,结合SWTTV算法对筛选的IMF实现降噪并重构信号;最后,对仿真测试信号和铁路现场采集的转辙机振动信号进行性能指标评估.实验结果表明:在不同信噪比下,相较VMD-WT算法,所提算法处理后的信号信噪比提高了约 1～6 dB,均方根误差降低了约 0.03,与原信号的相关系数提高了约0.01;且该算法对不同工况信号降噪后信号特征保存完好,有效避免了信号失真,所提算法具备良好的泛化性与鲁棒性,能够为转辙机振动信号的特征提取和故障诊断提供理论依据.
关键词：转辙机振动信号降噪冠豪猪算法变分模态分解全变分平稳小波正则化
分类号：TN911.7(通信)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-02-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：14( 41-54 )
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