基于CapSA-VMD的螺母质量判定方法

来源：电子测量技术杂志2023年第23期北京时间：

作者：张宁涛，杨永杰，孙柳萌

单位：南通大学信息科学技术学院 南通 226019

摘要：当数控伺服压力机压装定位螺母时，需要依据采集的数据信号对其进行质量判定，而数据信号极易受复合噪声的影响从而导致螺母误判。针对在复合噪声干扰下信号包络特征难以提取且VMD中参数难确定问题，提出一种结合卷尾猴搜索算法优化VMD参数，有效重构数据信号的方法。首先，选取MCCI为目标优化函数。其次，对复合信号进行自适应模态分解，借助排列熵算法和相关系数筛选出含噪低的分量进行信号重构。然后，以模拟和实测信号为样本，借助RMSE、SNR的具体数值做客观对比，分别经EMD、CEEMDAN、CapSA-VMD方法的重构信号做直观对比。结果表明，CapSA-VMD分解后不含虚假分量，去噪效果显著优于另外二者，螺母质量检测的准确率高达97.8%，研究结果可为压装定位螺母的复合信号去噪，提高包络线阈值判定准确率提供有益的参考。

关键词：卷尾猴搜索算法;VMD;排列熵;相关系数;信号重构;包络线阈值判定

基金资助：南通大学横向科研项目（22ZH443）资助