基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪

来源：振动与冲击杂志2026年第1期北京时间：

作者：曹亚超，吕贺轩，崔彦平cuiypkd，何晓旭，张强

单位：1.河北科技大学机械工程学院，石家庄050018；2.中国北方车辆研究所坦克传动国防重点实验室，北京100072

摘要：针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题，提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm，HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denoising，IWTD)的振动信号联合去噪方法。首先，通过HALA自适应选取VMD的关键参数，将含噪信号自适应分解为n个本征模态函数；其次，通过相关系数法筛选有效模态分量；最后，利用改进的小波阈值函数对选定分量进行二次去噪。结果表明：与VMD、小波阈值去噪（wavelet threshold denoising,WTD)、VMD-IWTD等去噪方法进行对比，基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪方法去噪后的信号信噪比最高、均方根误差最小，具有更好的去噪优越性，适用于非平稳振动信号去噪；当故障特征频率为103.4 Hz时，经该方法去噪处理后，信号中的故障特征频率成分更加突出，背景噪声得到有效抑制。<br>

关键词：混合人工旅鼠算法（HALA）；变分模态分解(VMD)；改进小波阈值去噪（IWTD）；振动信号；去噪