集成经验模式分解在液压支架焊缝超声信号消噪中的应用研究

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针对煤矿液压支架焊缝超声信号受到非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了基于集成经验模式分解(EEMD)的焊缝超声信号自适应去噪方法,首先对原始信号进行EEMD分解得到一系列固有模态函数(IMF),然后利用各IMF分量与原信号的相关系数的大小关系来重构超声回波信号。通过对仿真信号和试验信号进行分解,结果表明,该方法能够自适应地去除超声回波信号中的噪声成分,提高了信噪比,避免了模态混淆。 Aiming at the problem that the ultrasonic signal of coal seam hydraulic support is disturbed by non-linear and non-stationary noise, an adaptive de-noising method based on integrated empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. First, the original signal is decomposed by EEMD to obtain a series of The intrinsic mode function (IMF) is used to reconstruct the ultrasonic echo signal by using the correlation between the IMFs and the original signal. The results show that this method can adaptively remove the noise components of the ultrasonic echo signal, improve the signal to noise ratio and avoid the modal confusion.
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