【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信號降噪，特別涉及一種軸振信號降噪方法及裝置、存儲介質及電子設備。
技術介紹
1、電站中的軸振信號是反映轉軸運行狀態的關鍵參數之一。然而，由于機械摩擦磨損和電磁干擾等因素，采集到的軸振信號往往含有大量背景噪聲，難以準確反映轉軸的真實運行狀態，增加了后續數據處理和信號分析的難度。
2、對軸振信號進行降噪，可以為電站的故障診斷和預警提供可靠的數據支撐，而傳統的降噪方式在高噪聲環境下難以準確分離有用信號和噪聲，導致后續對電站的故障診斷和預警的準確性受到影響。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供一種軸振信號降噪方法及裝置、存儲介質及電子設備，應用本申請提供的方案，可以將含噪軸振信號分離出有用信號和噪聲，并對有用信號進行降噪處理，得到降噪后的軸振信號，為電站提供可靠的數據支撐。
2、為實現上述目的，本專利技術實施例提供如下技術方案：
3、一種軸振信號降噪方法，包括：
4、對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差，所述函數集合包含多個本征模態函數；
5、對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵；
6、依據所述排列熵，確定所述函數集合中的各個本征模態函數的信號主導類型，所述信號主導類型為有用信號主導和噪聲主導中的其中一種；
7、對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數分別進行數學形態濾波處理，并將濾波處理后的各個本征模態函數進行信號重構，得到降噪的軸振信號。>
8、上述的方法，可選的，所述對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差，包括：
9、將所述待降噪的軸振信號確定為目標信號；
10、對所述目標信號添加預設的自適應高斯白噪聲，構造多個待分解信號；
11、對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數，并將所述本征模態函數存入函數集合中；
12、使用所述本征模態函數和所述目標信號確定殘差，以及更新迭代次數；
13、基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件；
14、當未滿足所述停止條件時，將所述殘差作為新的目標信號，返回執行對所述目標信號添加預設的自適應高斯白噪聲，構造多個待分解信號的步驟，直至滿足所述停止迭代條件時，輸出函數集合和殘差。
15、上述的方法，可選的，所述對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數，包括：
16、對各個所述待分解信號進行經驗模態分解，得到各個所述待分解信號的各個信號分量；
17、將各個所述待分解信號的第一個信號分量進行求均值運算，將得到的均值作為本征模態函數。
18、上述的方法，可選的，所述基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件，包括：
19、當所述殘差為單調函數和/或所述迭代次數達到預設的最大迭代次數時，確定滿足停止條件；否則，確定不滿足停止條件。
20、上述的方法，可選的，所述對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵，包括：
21、對各個所述本征模態函數進行相空間重構，得到相空間矩陣；
22、對所述相空間矩陣中的每行進行排序，得到列索引符號序列；
23、對所述列索引符號序列進行處理，得到排列熵。
24、上述的方法，可選的，所述對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數分別進行數學形態濾波處理，包括：
25、確定利用開運算和閉運算均值構建的數學形態學算子；
26、基于所述數學形態學算子對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數進行數學形態濾波處理，得到濾波處理后的本征模態函數。
27、上述的方法，可選的，所述將濾波處理后的各個本征模態函數進行信號重構，得到降噪的軸振信號，包括：
28、將濾波處理后的各個本征模態函數進行相加，得到降噪的軸振信號。
29、一種軸振信號降噪裝置，包括：
30、分解單元，用于對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差，所述函數集合包含多個本征模態函數；
31、處理單元，用于對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵；
32、確定單元，用于依據所述排列熵，確定所述函數集合中的各個本征模態函數的信號主導類型，所述信號主導類型為有用信號主導和噪聲主導中的其中一種；
33、濾波單元，用于對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數分別進行數學形態濾波處理，并將濾波處理后的各個本征模態函數進行信號重構，得到降噪的軸振信號。
34、上述的裝置，可選的，所述分解單元執行對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差的過程，包括：
35、將所述待降噪的軸振信號確定為目標信號；
36、對所述目標信號添加預設的自適應高斯白噪聲，構造多個待分解信號；
37、對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數，并將所述本征模態函數存入函數集合中；
38、使用所述本征模態函數和所述目標信號確定殘差，以及更新迭代次數；
39、基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件；
40、當未滿足所述停止條件時，將所述殘差作為新的目標信號，返回執行對所述目標信號添加預設的自適應高斯白噪聲，構造多個待分解信號的步驟，直至滿足所述停止迭代條件時，輸出函數集合和殘差。
41、上述的裝置，可選的，所述分解單元執行對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數的過程，包括：
42、對各個所述待分解信號進行經驗模態分解，得到各個所述待分解信號的各個信號分量；
43、將各個所述待分解信號的第一個信號分量進行求均值運算，將得到的均值作為本征模態函數。
44、上述的裝置，可選的，所述分解單元執行基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件的過程，包括：
45、當所述殘差為單調函數和/或所述迭代次數達到預設的最大迭代次數時，確定滿足停止條件；否則，確定不滿足停止條件。
46、上述的裝置，可選的，所述處理單元執行對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵的過程，包括：
47、對各個所述本征模態函數進行相空間重構，得到相空間矩陣；
48、對所述相空間矩陣中的每行進行排序，得到列索引符號序列；
49、對所述列索引符號序列進行處理，得到排列熵。
50、上述的裝置，可選的，所述濾波單元執行對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數分別進行數學形態濾波處理的過程，包括：
51、確定利用開運算和閉運算均值構建的數學形態學算子；
52、基于所述數學形態學算子對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數進行數學形態濾波處理，得到濾波處理后的本征模態本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種軸振信號降噪方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對信號主導類型為有用信號主導的各個本征模態函數分別進行數學形態濾波處理，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將濾波處理后的各個本征模態函數進行信號重構，得到降噪的軸振信號，包括：
8.一種軸振信號降噪裝置，其特征在于，包括：
9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的指令，其中，在所述指令運行時控制所述存儲介質所在的設備執行如權利要求1-7任意
10.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器，以及一個或者一個以上的指令，其中一個或者一個以上指令存儲于存儲器中，且經配置以由一個或者一個以上處理器執行如權利要求1-7任意一項所述的軸振信號降噪方法。
...【技術特征摘要】
1.一種軸振信號降噪方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待降噪的軸振信號進行分解，得到函數集合和殘差，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對各個所述待分解信號進行分解處理，得到本征模態函數，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述殘差和更新后的迭代次數，判斷是否滿足預設的停止條件，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述函數集合中的各個本征模態函數進行處理，得到排列熵，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對信號主導類型為有用信號主導的各個...
【專利技術屬性】
技術研發人員：于波，蘇寶定，王寧，田元興，顧宗琳，韓則胤，
申請(專利權)人：中廣核風電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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