EEMD与改进小波阈值法提升煤矿钢绳芯输送带磁记忆信号诊断准确性

本文主要探讨了在煤矿系统中，钢绳芯输送带的早期故障诊断过程中，信号噪声对诊断结果产生的负面影响。传统方法如金属磁记忆法（MMM）在检测微观损伤时存在困难，因为噪声干扰了信号的清晰度。为解决这一问题，作者提出了一种基于总体平均经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和改进小波半软阈值（Improved Wavelet Soft Thresholding）的信号降噪策略。 首先，通过总体平均经验模态分解技术，将复杂的信号分解为若干个独立且具有物理意义的本征模函数。这种方法能够有效地捕捉信号的内在结构，但可能会引入一些噪声成分。接下来，通过相关性分析，筛选出这些本征模函数中的有效分量，去除噪声影响。 为了进一步提升降噪效果，作者引入了人工蜂群优化算法来改进小波半软阈值函数。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的优化算法，它能够寻找到最优的阈值参数，从而更精确地去除信号中的噪声。对有效分量进行改进的小波半软阈值处理，可以更好地保留信号中的有用信息，减少误判和漏检的可能性。 最后，对处理过的信号进行重构，以得到降噪后的磁记忆信号。经过这个过程，信号中的噪声得到有效抑制，使得钢绳芯输送带的应力集中区特征得以准确提取，从而提高了早期故障的诊断精度。 通过仿真实验，研究结果证实了这种基于EEMD和改进小波阈值的降噪方法在噪声环境下具有显著的优势，能够帮助提高钢绳芯输送带的故障检测性能，确保系统的稳定运行和人员安全。此外，论文还涉及到了关键术语如中图分类号（T D526）、文献标识码（AD）以及通用交叉验证（Generalized Cross Validation, GCV），这些都是评估和引用该研究成果的标准依据。 本文是一项针对煤矿系统钢绳芯输送带早期故障诊断中噪声问题的创新研究，提供了有效的信号处理策略，为提高设备维护和安全性提供了理论支持。