[发明专利]一种基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法

权利要求书

1.一种基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、将三种不同负荷状态下的磨音信号分别计为a,b和c，并分别对磨音信号a、b和c进行EMD经验模态分解得到各自的IMF分量，再分别通过FFT快速傅里叶变换对IMF分量进行时频转换，根据频谱提取合适的IMF分量；

步骤2)、然后根据相关系数法则和阈值准则对得到的IMF经验模函数进行去噪；

步骤3)、利用IMF子信号的能量作为不同磨机负荷下磨音信号的分类特征，同时选择IMF能量的均值离散度来度量其重要性，并计算IMF判别能量熵作为离散度的度量，基于IMF判别能量熵的磨音特征量提取方法，并选择IMF分量的能量进行分类器的设计，通过对三类信号分类试验，识别出待测磨音信号的特征进而判断出对应的磨机负荷。

2.根据权利要求1所述的基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，所述步骤1)由于EMD经验模态分解边界效应会产生假IMF子信号，这些IMF子信号对应着与原始信号相关性较低的噪声，根据相关系数法则对其进行IMF滤波去噪；同时，IMF分量尖峰脉冲干扰了特征提取，我们根据3δ准则对其进行阈值去噪。

3.根据权利要求1所述的基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，所述步骤1)的三种不同负荷状态分别为30％、50％和70％；

信号x(t)经过EMD分解可以表示为：

其中i代表IMF分量的阶数，n代表经验模态的数量，x(t)代表a、b、c信号；c_i(t)代表第i阶IMF子信号，r_n(t)代表信号x(t)的平均趋势余量。

4.根据权利要求3所述的基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，所述步骤1)相应的IMF频谱由FFT获得，公式如下：

其中ω表示角频率，n代表经验模态的数量，jω代表傅里叶变换中的虚部，t代表时间。

5.根据权利要求1所述的基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，所述步骤2)根据相关系数法则进行IMF滤波去噪，已知信号x和信号y之间的相关系数被定义为

其中E[·]代表数学期望的地方；μ_x和μ_y分别表示信号x和信号y的平均值；σ_x和σ_y分别表示信号和信号的标准偏差，将相关系数的阈值设置为[0,1]，并提取出与信号x(t)相关系数大于0.1的IMF分量。

6.根据权利要求5所述的基于EMD去噪和IMF判别能量熵的磨音特征提取方法，其特征在于，所述步骤2)的阈值准则采用3δ准则进行阈值去噪，根据统计原理，如果X服从正太分布，即X～N(μ,δ²),那么

P{μ-3δ≤X≤μ+3δ}＝0.9974

X的值落在区间[μ-3δ,μ+3δ]的概率是0.9974,因此降噪阈值V_i可以选择V_i＝3δ，第i个IMF分量的阈值为

式中，δ_i表示第i个IMF分量的均方差，δ_i可以由下式得到

经过阈值降噪后各IMF分量线性相加即可得到降噪后的信号