流体机械

评价指标	sqtwolog	rigrsure	heursure	minimaxi
R_SN（S）/dB	3.72	8.8	4.33	5.29
E_RMS（S）	0.65	0.36	0.60	0.54
R_SN（H）/dB	5.54	7.78	6.01	6.62
E_RMS（H）	0.53	0.41	0.50	0.47

评价指标

sqtwolog

rigrsure

heursure

minimaxi

R_SN（S）/dB

3.72

8.8

4.33

5.29

E_RMS（S）

0.65

0.36

0.60

0.54

R_SN（H）/dB

5.54

7.78

6.01

6.62

E_RMS（H）

0.53

0.41

0.50

0.47

评价指标	sqtwolog	rigrsure	heursure	minimaxi
R_SN（S）/dB	3.72	8.8	4.33	5.29
E_RMS（S）	0.65	0.36	0.60	0.54
R_SN（H）/dB	5.54	7.78	6.01	6.62
E_RMS（H）	0.53	0.41	0.50	0.47

评价指标

sqtwolog

rigrsure

heursure

minimaxi

R_SN（S）/dB

3.72

8.8

4.33

5.29

E_RMS（S）

0.65

0.36

0.60

0.54

R_SN（H）/dB

5.54

7.78

6.01

6.62

E_RMS（H）

0.53

0.41

0.50

0.47

评价指标	所提方法	EMD+AAI	EEMD+AAI	CEEMD+AAI	VMD+AAI
R_SN/dB	10.92	9.99	10.12	10.70	10.83
E_RMS	0.284	0.316	0.312	0.292	0.287

评价
指标

所提
方法

EMD+AAI

EEMD+AAI

CEEMD+AAI

VMD+AAI

R_SN/dB

10.92

9.99

10.12

10.70

10.83

E_RMS

0.284

0.316

0.312

0.292

0.287

评价指标	所提方法	EMD+AAI	EEMD+AAI	CEEMD+AAI	VMD+AAI
R_SN/dB	10.92	9.99	10.12	10.70	10.83
E_RMS	0.284	0.316	0.312	0.292	0.287

评价
指标

所提
方法

EMD+AAI

EEMD+AAI

CEEMD+AAI

VMD+AAI

R_SN/dB

10.92

9.99

10.12

10.70

10.83

E_RMS

0.284

0.316

0.312

0.292

0.287

评价指标	CEEMDAN	EMD	EEMD	CEEMD	VMD
R_SN/dB	10.40	9.62	9.78	10.25	10.27
E_RMS	0.302	0.330	0.324	0.307	0.306

评价指标

CEEMDAN

EMD

EEMD

CEEMD

VMD

R_SN/dB

10.40

9.62

9.78

10.25

10.27

E_RMS

0.302

0.330

0.324

0.307

0.306

评价指标	CEEMDAN	EMD	EEMD	CEEMD	VMD
R_SN/dB	10.40	9.62	9.78	10.25	10.27
E_RMS	0.302	0.330	0.324	0.307	0.306

评价指标

CEEMDAN

EMD

EEMD

CEEMD

VMD

R_SN/dB

10.40

9.62

9.78

10.25

10.27

E_RMS

0.302

0.330

0.324

0.307

0.306

项目	系数	项目	系数
IMF₁	0.460	IMF₉	0.110
IMF₂	0.449	IMF₁₀	0.149
IMF₃	0.446	IMF₁₁	0.322
IMF₄	0.320	IMF₁₂	0.249
IMF₅	0.226	IMF₁₃	0.225
IMF₆	0.164	IMF₁₄	0.136
IMF₇	0.132	IMF₁₅	0.119
IMF₈	0.108	IMF₁₆	0.018

项目

系数

项目

系数

IMF₁

0.460

IMF₉

0.110

IMF₂

0.449

IMF₁₀

0.149

IMF₃

0.446

IMF₁₁

0.322

IMF₄

0.320

IMF₁₂

0.249

IMF₅

0.226

IMF₁₃

0.225

IMF₆

0.164

IMF₁₄

0.136

IMF₇

0.132

IMF₁₅

0.119

IMF₈

0.108

IMF₁₆

0.018

项目	系数	项目	系数
IMF₁	0.460	IMF₉	0.110
IMF₂	0.449	IMF₁₀	0.149
IMF₃	0.446	IMF₁₁	0.322
IMF₄	0.320	IMF₁₂	0.249
IMF₅	0.226	IMF₁₃	0.225
IMF₆	0.164	IMF₁₄	0.136
IMF₇	0.132	IMF₁₅	0.119
IMF₈	0.108	IMF₁₆	0.018

项目

系数

项目

系数

IMF₁

0.460

IMF₉

0.110

IMF₂

0.449

IMF₁₀

0.149

IMF₃

0.446

IMF₁₁

0.322

IMF₄

0.320

IMF₁₂

0.249

IMF₅

0.226

IMF₁₃

0.225

IMF₆

0.164

IMF₁₄

0.136

IMF₇

0.132

IMF₁₅

0.119

IMF₈

0.108

IMF₁₆

0.018

基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法

刘晓金

流体机械 | 应用技术 2025,53(5): 110-118

收起

流体机械 |应用技术 2025 , 53 (5) : 110 -118

基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法

全屏

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刘晓金（1998），男，硕士，工程师，主要从事旋转机械故障预测与健康管理技术研发工作，通信地址：266000 山东省青岛市崂山区松岭路339号中石化安全工程研究院有限公司，E-mail：liuxj.qday@sinopec.com。

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刘晓金

作者信息

中石化安全工程研究院有限公司化学品安全控制国家重点实验室，山东青岛 266071

作者简介:

Denoising method for dry gas seal acoustic emission signals based on CEEMDAN and adaptive collaborative wavelet threshold filtering

Xiaojin LIU

Affiliations

State Key Laboratory of Safety and Control for Chemicals，SINOPEC Research Institute of Safety Engineering Co.，Ltd.，Qingdao 266071，China

出版时间: 2025-05-30 doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.014

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摘要

收起

针对干气密封声发射信号易受背景噪声干扰的特点，提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法。采用CEEMDAN对干气密封声发射信号进行分解，得到一系列本征模态函数（IMF）分量；根据含噪声较高的IMF分量关联性较弱的特点，通过构建自相关衰减指标，实现对含噪IMF分量的自动筛选；使用小波阈值去噪处理含噪分量，并与剩余分量重构，得到降噪后的信号。使用仿真信号和试验采集真实干气密封声发射信号进行验证，结果表明，与常规小波阈值降噪方法相比，信噪比（R_SN）平均提升4.91 dB，均方根误差（E_RMS）平均降低44%；与未使用自相关衰减指标筛选IMF分量的方法相比，R_SN平均提升了0.45 dB，E_RMS平均降低了4.8%；实采干气密封声发射信号降噪后频谱的峰值特征频率更为清晰，去除背景噪声效果显著。研究可为干气密封故障预测与健康管理技术提供支撑。

关键词

干气密封 / 声发射信号降噪 / 自适应噪声完备经验模态分解 / 小波阈值降噪 / 自适应协同滤波

Abstract

收起

To address the characteristic that dry gas seal acoustic emission signals are susceptible to background noise interference，a denoising method based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise （CEEMDAN） and adaptive collaborative wavelet threshold filtering is proposed.CEEMDAN decomposes the dry gas seal acoustic emission signal to obtain a series of intrinsic mode function （IMF） components.Based on the weak correlation of IMF components containing higher noise，an autocorrelation attenuation indicator is constructed to automatically screen noise‑contaminated IMF components.Wavelet threshold denoising processes the noisy components，which are then reconstructed with the remaining components to obtain the denoised signal.Validation using simulated signals and experimentally acquired real dry gas seal acoustic emission signals shows that，compared with conventional wavelet threshold denoising methods，the signal‑to‑noise ratio （R_SN） increases by an average of 4.91 dB，and the root mean square error （E_RMS） decreases by an average of 44%.Compared with methods without autocorrelation attenuation‑based IMF screening，R_SN increases by an average of 0.45 dB，and E_RMS decreases by an average of 4.8%.After denoising，the peak characteristic frequencies in the spectrum of real acoustic emission signals become clearer，with significant background noise removal.This study provides support for dry gas seal fault prediction and health management technologies.

Key words

dry gas seal / acoustic emission signal denoising / complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise / wavelet threshold denoising / adaptive collaborative filtering

引用本文

刘晓金. 基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法. 流体机械, 2025 , 53 (5) : 110 -118 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.014

Xiaojin LIU. Denoising method for dry gas seal acoustic emission signals based on CEEMDAN and adaptive collaborative wavelet threshold filtering[J]. Fluid Machinery, 2025 , 53 (5) : 110 -118 . DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.014

正文

收起

0　引言

收起

干气密封通过形成稳定的气膜实现非接触密封，具有工作寿命长，可靠性高，泄漏率低等优点，在石化、电力、船舶等领域的大型离心机组与机泵中广泛应用^［1-3］。然而，受到制造加工精度，装配误差以及运行工况等因素的制约，在干气密封启停机阶段，或在气膜尚未稳定形成时期，容易发生动静环密封面接触摩擦^［4］。过度的接触摩擦可能引发端面过热、磨损，气膜刚度降低等问题，严重时会造成干气密封失效^［5-6］。

为研究干气密封运行过程中的健康状态，国内外学者主要依赖于温度监测、振动监测、声发射监测、位移监测等技术^［7］。其中，声发射监测技术具有对旋转机械摩擦行为敏感，信息密度高，传感器安装便捷等优势，应用最为广泛^［8-12］。例如，HUANG等^［5］通过干气密封声发射信号的特征值，将泵用干气密封在启停阶段的摩擦行为分为3个阶段。CHEN等^［13］通过试验证明了磁流体密封声发射信号的故障特征固定出现在某几个频带中，并通过计算不同频带的均方根值来判别密封的运行状态。MEDINA等^［14］通过测量机械密封的声发射特征值的变化，在密封泄漏前检测到机械密封润滑不良而导致的动静环密封碰磨。陈金鑫等^［15］提出了一种基于声发射技术与卷积神经网络相结合的干气密封故障模式识别技术，试验结果表明声发射技术能够较好的识别多种干气密封故障模式。

干气密封声发射信号受电机转速、气源稳定性等因素的影响较为显著^［15］。此外，由于声发射信号具有宽频响应和高灵敏度的特点，导致干气密封声发射信号含有大量背景噪声，严重限制了其在实际工程中的应用^［5］。近年来，模态分解方法在信号降噪领域得到广泛应用。20世纪末，HUANG等^［16］提出了经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD），该方法被广泛应用于信号分析领域，但该方法也存在模态混叠的问题。WU等^［17］在EMD的基础上，提出集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD），缓解了EMD存在的模态混叠现象。YEH等^［18］提出了互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD），有效降低了重构误差，但存在分解后本征模态函数（intrinsic mode functions，IMF）数量不同的弊端。为克服上述缺陷，TORRES等^［19］提出了基于自适应噪声完备经验模态分解方法（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN），此方法在执行分解的各阶段自适应添加高斯白噪声，解决了白噪声传递问题，确保了分解的完整性和高重构精度。

在干气密封声发射信号降噪领域，陆俊杰等^［20］综合利用局部特征尺度分解、频谱分析和互相关系数，实现对含噪声内禀尺度分量的智能化筛选。然而，该方法需要专业人员识别频谱并主观筛选含噪分量，增加了降噪过程的主观性和复杂性。高志等^［21］通过对干气密封声发射信号进行高频带通滤波处理，通过滤波后声发射信号的均方根值成功识别出干气密封启动过程中的三种端面接触状态。然而，该方法未对原始信号进行整体滤波降噪，而是依赖于专家经验知识设置带通滤波频段，在实际工程应用中，可能会丢失观测频段外的信息。

小波变换因其多尺度和去相关性等特性，在随机噪声抑制中表现出色。小波阈值降噪能够在减少声发射信号噪声的同时保留有用信息^［22］。CEEMDAN在解决经验模态分解中的模态混叠问题上表现出色，但如直接舍弃含有噪声的IMF分量可能导致有效信息的丧失。小波阈值滤波不直接舍去原始信号中的某一分量，但其局限性在于不能很好地消除原始信号中的噪声成分^［23］。

综上所述，为进一步推进基于声发射技术的干气密封健康状态监测技术在实际工程中的应用，克服单一使用模态分解或小波阈值滤波降噪方法的缺陷，笔者在综合考虑了CEEMDAN与小波阈值降噪的优缺点的基础上，通过构建自相关衰减指标，实现了IMF分量的自适应筛选，简化了干气密封声发射信号降噪过程，提高了实用性和普适性。

1　基础理论与试验

收起

1.1　基于自适应噪声完备经验模态分解

对原始声发射信号x（t）进行CEEMDAN分解的具体计算过程如下：

（1）对原始干气密封声发射信号x（t）添高斯白噪声，得到含噪信号x′（t）。

（2）对含噪声信号x′（t）进行N次经典EMD分解，并计算模态分量的均值，得到CEEMDAN分解的第一个IMF分量IMF₁（t）。

（3）如公式（1）所示，计算首个残差R₁（t）。

R 1 t = X t - I M F 1 (t)

（1）

（4）对

R 1 t

添加白噪声信号后，进行N次EMD分解得到第二个模态分量IMF₂（t）。

（5）根据公式（2）和公式（3）计算第k个残差R_k（t）以及第k+1个CEEMDAN分解后的本征模态分量IMF_k+₁（t）。

R k t = R k - 1 t - I M F k (t)

（2）

I M F k + 1 (t) = 1 N ∑ i = 1 N {E 1 [R k t] + ε k E k [n i t]}

（3）

式中，

E k

为EMD分解得到的第k个IMF分量；

ε k

为CEEMDAN对R_k（t）加入噪声的权重系数；n_i（t）为白噪声信号。

（6）重复进行过程（5），直到分解后的残差不超过EMD的2个极值点，停止迭代。最终所得残差R（t）以及原始干气密封声发射信号x（t）如下式所示：

x t = ∑ k = 1 K I M F k (t) + R t

（4）

式中，

K

为CEEMDAN分解获得的本征模态函数分量的个数。

1.2　小波阈值降噪

小波阈值降噪方法的核心思想是将小波系数中幅值较小的部分置0，同时保留幅值较大的小波系数^［24-26］。获得估计小波系数后，对信号进行重构，得到降噪后的信号。具体的小波阈值降噪过程如下：

（1）选择合适的小波基，对原始信号进行正交小波变换或小波包变换，得到小波系数；

（2）选择合适的阈值，按照规定法则对小波系数进行处理，将幅值较小的系数设为0，同时保留或根据一定原则调整较大幅值的小波系数；

（3）对经过阈值处理的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。

对小波分系数进行阈值操作的方法分为硬阈值法和软阈值法2种，具体如下所示。

硬阈值法：

W j, k' = W j, k, W j, k ≥ λ 0, W j, k < λ

（5）

软阈值法：

W j, k' = s i g n (W j, k), W j, k - λ ≥ λ 0, W j, k < λ

（6）

阈值λ与信号降噪性能直接相关。目前，比较常用的阈值选取规则有固定阈值规则（sqtwolog规则）、Stein无偏似然估计阈值规则（rigrsure规则）、启发式阈值规则（heursure规则）、最大最小值阈值规则（minimaxi规则）。

小波阈值降噪的阈值函数以及阈值规则对声发射信号降噪性能都有较大的影响，为选取合适的阈值函数以及阈值规则，开展小波阈值降噪性能对比试验。由于无法获取生产现场和实验室采集的纯净干气密封声发射信号，不能使用信噪比和均方根误差指标对干气密封声发射信号降噪效果进行直接评价。因此，通过仿真构建含噪声信号进行试验验证。图1为纯净仿真信号的时域波形，该信号由6 kHz和4.5 kHz的正弦信号组合而成。

图2为含噪声仿真信号的时域波形图，该信号采样频率为160 kHz，由纯净仿真信号和仿真高斯白噪声信号组合而成。

为验证不同的阈值函数以及阈值取值规则对小波阈值降噪性能的影响，分别采用了sqtwolog、rigrsure、heursure、minimaxi阈值规则，并结合软、硬阈值函数，共设计了8种不同的方法进行含噪声仿真信号的滤波降噪试验。此试验小波阈值降噪参数均相同，分解层数均为4层、均为Haar小波。如公式（7）和公式（8）所示，分别计算不同方法降噪后信号的信噪比R_SN和均方根误差E_RMS。

R S N = 10 l g (∑ N y 2 (t) ∑ N [y (t) - y' (t)] 2)

（7）

E R M S = 1 N ∑ N [y (t) - y' (t)] 2

（8）

式中，y（t）为降噪后的信号；y′（t）为纯净信号。

试验结果如表1所示，表中S代表软阈值，H代表硬阈值。结果表明，rigrsure规则的软阈值降噪方法信噪比最高，同时其均方根误差最低，综合性能最优。因此，使用基于rigrsure规则的小波软阈值配合CEEMDAN进行协同滤波降噪。

2　构建基于自适应噪声完备经验模态分解与小波阈值滤波协同降噪模型

收起

2.1　含噪声本征模态分量筛选

CEEMDAN能够将信号按照频率的高低进行分解，但并未明确如何辨识信号分量与噪声分量。传统噪声分量筛选方法主要包括互相关系数法、信噪比与均方根误差法、频谱分析法、自相关系数法等。然而，通过IMF分量与原始信号的互相关系数法存在一定局限性，因为不同工况和工作环境下的干气密封声发射信号的噪声情况各异，导致互相关系数差异较大，使得该方法的实用意义受限。信噪比法、均方根误差法等方法则要求获取原始信号的纯净分量，在实际工程应用中难以实现。传统的频谱分析方法依赖专业人员对频谱进行识别，存在依赖于专业知识和经验主观依赖筛选IMF分量的问题。虽然传统自相关系数法能够大致区分信号分量与噪声分量，但也存在依赖主观经验的问题^［23］。

为解决上述问题，本文构建了一种衡量自相关函数曲线在0时刻附近衰减程度的指标，通过该指标对含噪声IMF分量的自动筛选，从而实现CEEMDAN与小波阈值自适应协同降噪，其计算过程具体包含以下步骤：

（1）对各阶本征模态分量进行最大值最小值归一化处理。

（2）以归一化后的某一阶本征模态分量x（t）为例，计算x（t）的无偏自相关估计R（k）。

R (k) = 1 N - | k | ∑ i = 0 N - 1 - | k | {[x i - μ] [x i + k) - μ]

（9）

式中，

μ

为平均值；N为IMF序列的长度；

k

为滞后步数。

（3）计算R（k）在-N/2~N/2区间的峭度值。将此值定义为自相关衰减指标（autocorrelation attenuation index，AAI），计算公式如下所示：

A A I = 1 n ∑ k = - N / 2 N / 2 [R k - μ] 4 / {1 n ∑ k = - N / 2 N / 2 [R k - μ] 2} 2

（10）

（4）判断各本征模态分量的AAI是否大于3，若大于3则判定为需要进行下一步小波软阈值降噪的本征模态分量。若小于3则判定含噪声较少，无需下一步降噪。

峭度值是对概率分布形态尖锐程度的统计度量。一般来说，正态分布的峭度值为3。若峭度值大于3，则意味着数据分布比正态分布更尖锐；若峭度值小于3，则表示数据分布比正态分布更平坦。在本研究中，借鉴轴承振动信号故障诊断等领域常用的方法，将自相关衰减指标的阈值设定为3。

2.2　自相关衰减指标性能试验验证

使用上述仿真信号进行试验验证，计算该含噪声仿真信号CEEMDAN分解本征模态分量的AAI，计算结果如图3所示，IMF₁~IMF₄与IMF₇~IMF₉的AAI大于3，需要进一步滤波降噪，IMF₅~IMF₆与IMF₁₀~IMF₁₄的AAI小于3，不需要进一步滤波降噪。为验证AAI识别含噪声IMF的性能，绘制了IMF₁与IMF₅的无偏自相关估计曲线，如图4所示。可以看出，IMF₁的无偏自相关估计曲线在零时刻较大，然后迅速衰减，而IMF₅的无偏自相关估计曲线在零时刻与其他时刻相差不大，且过度平稳，因此可以认为IMF₁的噪声含量比IMF₅高，与AAI判断一致。

2.3　干气密封声发射信号自适应协同滤波降噪模型构建

基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同滤波干气密封声发射信号降噪模型构建过程如图5所示，具体包含如下步骤：

（1）对原始信号进行CEEMDAN分解，获得分解后的本征模态分量；

（2）计算各本征模态分量的自相关衰减指标AAI；

（3）对AAI大于3的本征模态分量进行小波软阈值降噪；

（4）将小波软阈值降噪后的本征模态分量与未进行小波软阈值降噪的本征模态分量重构，输出降噪后信号。

3　试验验证

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3.1　仿真信号验证

为验证所提方法的先进性和可靠性，使用上述含噪声仿真信号对所提方法与同类型模态分解方法进行对比试验验证。同类型模态分解方法具体包含EMD，EEMD，CEEMD和变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）^［27］。具体试验验证过程如下：

（1）对上述含噪声仿真信号进行CEEMDAN分解，得到各阶本征模态分量；

（2）计算上述本征模态分量的自相关衰减指标；

（3）将自相关衰减指标大于3的本征模态分量进行小波软阈值降噪；

（4）将小波软阈值降噪后的本征模态分量与未进行的小波软阈值降噪本征模态分量进行重构，得到降噪后的时域信号；

（5）计算降噪后信号的信噪比（R_SN）和均方根误差（E_RMS）；

（6）重复（1）~（5），分别使用EMD，EEMD，CEEMD，VMD与小波软阈值滤波进行自适应协同降噪。

将上述方法分别简写为EMD+AAI，EEMD+AAI，CEEMD+AAI，VMD+AAI，分别计算上述方法降噪后信号的R_SN和E_RMS。如表2所示，所提方法的R_SN比其他同类型模态分解方法平均提高了0.51 dB，同时所提方法的E_RMS最低，比其他方法平均降低了5.9%。与只进行小波阈值降噪的常规方法相比，R_SN平均提升4.91 dB，E_RMS平均降低了44%，说明本发明方法在处理含噪声信号时，能够有效去除噪声信号同时尽可能的保留了有效性信息，综合性能最佳。

为进一步验证所提AAI筛选对基于模态分解与小波阈值协同降噪类型方法的性能，分别使用CEEMDAN，EMD，EEMD，CEEMD，VMD对含噪声仿真信号进行模态分解，所得到的IMF不进行筛选，全部进行下一步小波软阈值滤波，将滤波后的IMF重构得到降噪后的信号，试验结果见表3。对比表2与表3，在5种不同类型的模态分解方法中，使用AAI筛选含噪IMF分量的方法的R_SN均较高，且E_RMS均有所降低，其中R_SN平均提升了0.45dB，E_RMS平均降低了4.8%。

3.2　干气密封声发射信号降噪试验验证

3.2.1　实采声发射信号验证

干气密封在低转速运行状态下，气膜尚未形成或不稳定，发生碰磨的概率较大。为进一步验证所提方法的在工程应用中的实用性，如图6所示，搭建了能够模拟干气密封在低速盘车状态下运行情况的试验台。该试验台的组成包括干气密封试验工装、电机、干气密封试验组件、声发射传感器与数据采集器、供气装置、工控机、变频器等。

试验使用的干气密封为串级密封，密封轴径为180 mm，动态设计压力为12.5 MPa。使用美国PAC公司Express-8声发射信号采集系统，采样率为1.6 MSPS，模拟滤波器范围为100 kHz~1 MHz，采样长度为16k。试验使用某公司PKWDI型宽频传感器获取干气密封运行过程中的声发射信号，该传感器的频率响应范围为200~850 kHz，谐振频率为110 kHz，传感器集成26 dB前置放大器。如图7所示，为便于捕捉干气密封动静环声发射信号，声发射传感器安装在二级密封的静环座上。

为验证所提方法的有效性，采集干气密封低转速声发射信号进行试验验证，具体实施过程如下所示。

（1）准备试验干气密封，组装试验工装。使用压缩机给密封腔稳定供给0.1 MPa空气，启动设备，将转子保持低速状态（转速约为80 r/min）运行，模拟试验干气密封在低速状态下的运行工况。

（2）设置干气密封声发射信号采集参数，采集干气密封的声发射信号。

（3）对干气密封声发射信号进行CEEMDAN分解，得到的各阶本征模态分量。

（4）计算步骤3中IMF分量的AAI。如图8所示，前13个本征模态分量的AAI均大于3。

（5）对步骤4中筛选出的AAI大于3的IMF分量进行小波阈值降噪。

（6）将步骤5中的本征模态分量与剩余的本征模态分量重构，得到实采干气密封声发射信号降噪后的时域信号。

如图9所示，降噪后的时域信号相较于原信号具有较少的毛刺和较低的背景噪声，表明本文所提方法在处理实采干气密封声发射信号时能够有效地滤除噪声，达到降噪效果。

高志等^［21］的研究表明，在低速运转状态下的干气密封中，碰磨故障的特征频率主要分布在140~180 kHz范围内。因此，对滤波前和滤波后的干气密封声发射信号进行快速傅里叶变换，并绘制在100~200 kHz干气密封声发射信号降噪的频谱。如图10所示，为实采干气密封声发射信号经过所提方法降噪前后在100~200 kHz频段的频谱。可以观察到，在降噪前，整个频段的频谱图中存在大量的背景噪声。在降噪后，背景噪声显著降低，同时增强了带有峰值特征频率的有效信号。这表明本文提出的基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同降噪方法在处理干气密封声发射信号时具有良好的应用效果。

3.2.2　对比试验验证

为验证所提方法的先进性与有效性，将实采干气密封声发射信号分别使用传统小波阈值降噪方法以及CEEMDAN分解降噪方法进行对比试验验证。传统小波阈值降噪频谱的声发射信号降噪后100~200 kHz频段的频谱如图11所示，信号降噪前、后的频谱相差不大，存在较多的噪声信号。与所提方法相比，频谱图中杂乱无序的频率成分较多，带有峰值特征频率的有效信号不明显。

陈仁祥等^［28］使用EEMD分解轴承振动信号，并将本征模态分量自相关系数大于0.5的本征模态分量进行重构，得到降噪后的干气密封声发射信号。参考上述方法，使用相关系数法筛选CEEMDAN分解得到的本征模态分量，计算上述干气密封声发射信号本征模态分量与原始声发射时域波形自相关系数如表4所示，自相关系数最大值为0.460，如若简单通过自相关系数大于0.5的方法筛选本征模态分量，则会导致所有的本征模态分量均不满足要求，因此本试验采取筛选本征模态分量相关系数前50%的方法进行信号重构。对重构后的信号进行快速傅里叶变换，得到声发射信号降噪后100~200 kHz频段的频谱图如图12所示，声发射信号降噪前后的频谱相差不大，存在较多的噪声信号。

4　结论

收起

（1）与常规小波值降噪方法相比，所提方法信噪比（R_SN）提升4.91 dB，均方根误差（E_RMS）降低44%。与4种同类型模态分解方法在仿真信号上的对比试验结果显示，R_SN和E_RMS均有所改善，其中R_SN提升了0.51 dB，E_RMS降低了4.9%，表明所提方法在信号降噪领域具有一定的先进性和可靠性。

（2）使用AAI指标筛选的方法R_SN和E_RMS均有所改善，其中R_SN提升了0.45 dB，E_RMS降低了4.8%，表明AAI具有一定的含噪声IMF分量辨识能力。

（3）与常规小波阈值降噪方法和常规CEEMDAN分解方法相比，所提方法降低声发射信号的背景噪声的效果更为显著，同时能够较好保留带有冲击特征的有效信号。这表明该方法在基于声发射信号的干气密封状态监测技术中具有潜在的工程应用价值，能够为相关领域提供技术支持。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第53卷第5期

106

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doi: 10.3969/j.issn.1005-0329.2025.05.014

接收时间：2024-09-29
首发时间：2026-10-20
出版时间：2025-05-30

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收稿日期：2024-09-29
修回日期：2024-12-06

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中石化安全工程研究院有限公司化学品安全控制国家重点实验室，山东青岛 266071

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

评价指标	sqtwolog	rigrsure	heursure	minimaxi
R_SN（S）/dB	3.72	8.8	4.33	5.29
E_RMS（S）	0.65	0.36	0.60	0.54
R_SN（H）/dB	5.54	7.78	6.01	6.62
E_RMS（H）	0.53	0.41	0.50	0.47

评价指标

sqtwolog

rigrsure

heursure

minimaxi

R_SN（S）/dB

3.72

8.8

4.33

5.29

E_RMS（S）

0.65

0.36

0.60

0.54

R_SN（H）/dB

5.54

7.78

6.01

6.62

E_RMS（H）

0.53

0.41

0.50

0.47

评价指标	所提方法	EMD+AAI	EEMD+AAI	CEEMD+AAI	VMD+AAI
R_SN/dB	10.92	9.99	10.12	10.70	10.83
E_RMS	0.284	0.316	0.312	0.292	0.287

评价
指标

所提
方法

EMD+AAI

EEMD+AAI

CEEMD+AAI

VMD+AAI

R_SN/dB

10.92

9.99

10.12

10.70

10.83

E_RMS

0.284

0.316

0.312

0.292

0.287

评价指标	CEEMDAN	EMD	EEMD	CEEMD	VMD
R_SN/dB	10.40	9.62	9.78	10.25	10.27
E_RMS	0.302	0.330	0.324	0.307	0.306

评价指标

CEEMDAN

EMD

EEMD

CEEMD

VMD

R_SN/dB

10.40

9.62

9.78

10.25

10.27

E_RMS

0.302

0.330

0.324

0.307

0.306

项目	系数	项目	系数
IMF₁	0.460	IMF₉	0.110
IMF₂	0.449	IMF₁₀	0.149
IMF₃	0.446	IMF₁₁	0.322
IMF₄	0.320	IMF₁₂	0.249
IMF₅	0.226	IMF₁₃	0.225
IMF₆	0.164	IMF₁₄	0.136
IMF₇	0.132	IMF₁₅	0.119
IMF₈	0.108	IMF₁₆	0.018

项目

系数

项目

系数

IMF₁

0.460

IMF₉

0.110

IMF₂

0.449

IMF₁₀

0.149

IMF₃

0.446

IMF₁₁

0.322

IMF₄

0.320

IMF₁₂

0.249

IMF₅

0.226

IMF₁₃

0.225

IMF₆

0.164

IMF₁₄

0.136

IMF₇

0.132

IMF₁₅

0.119

IMF₈

0.108

IMF₁₆

0.018