混合粒子群优化的多小波相邻系数法及其应用
来源：计算机集成制造系统杂志2022年第3期北京时间：
作者：梁春辉, 刘晓波, 辜振谱, 洪连环
单位：1.南昌航空大学航空制造工程学院2.南京航空航天大学机电学院
摘要：针对传统多小波相邻系数去噪法沿用统一阈值方法获取的阈值精度不高而导致信号去噪不理想的问题,提出了基于混合粒子群优化的多小波相邻系数去噪方法。该方法将具有全局寻优能力的禁忌搜索算法和粒子群优化算法相融合,并将这种融合算法引入到多小波相邻系数去噪方法之中对其阈值求取方式进行改进。通过对比传统的多小波相邻系数去噪方法、基于经验模态分解的降噪算法及基于粒子群和遗传算法的混合粒子群算法优化的多小波去噪方法降噪结果,结果表明：基于粒子群和禁忌搜索的混合粒子群算法优化的多小波相邻系数去噪方法不仅能提取更多的故障特征信息,还能够增强故障频率冲击特性和有效抑制背景噪声。
关键词：多小波相邻系数,混合粒子群优化算法,故障信号,去噪
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51365040);南昌航空大学研究生创新专项资金资助项目(YC2019010)。
