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作者：刘子昌;白永生;贾希胜;
单位：陆军工程大学石家庄校区;河北省机械装备状态监测与评估重点实验室;
摘要：为有效滤除自行火炮柴油发动机振动信号中的噪声，提出基于改进小波阈值的振动信号降噪方法。运用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解处理原始振动信号得到各个本征模态函数分量，通过多尺度排列熵检测分量的随机性，筛选出需要降噪的分量，使用改进的小波阈值降噪方法对筛选出的分量降噪，重构降噪后的分量与无需降噪的分量，获得所需的振动信号。同时，针对人工选取多尺度排列熵中各参数对计算结果影响较大的问题，提出一种改进麻雀搜索算法对多尺度排列熵中各参数进行寻优。分别通过仿真信号和实验室实测数据验证所提方法的可行性和有效性，结果表明：与小波阈值降噪、多小波相邻系数降噪和ICEEMDAN-MPE-小波阈值降噪方法相比，所提方法应用于仿真信号时信噪比分别提升5.989 4 dB、6.078 7 dB和1.565 3 dB;应用于实验室实测数据时，降噪误差比分别降低22.143 3、6.834 9和0.722 7,为自行火炮振动信号降噪提供一种新的思路。
关键词：自行火炮;降噪;改进小波阈值;改进麻雀搜索算法
基金资助：国家自然科学基金(71871219,71871220); 国防科研基金项目(LJ20212C031173,LJ20222C020043)
