【摘要】：下肢自主康復訓練機器人中交流伺服電機電流信號噪聲嚴重影響電機力矩辨識精度。為解決非線性非平穩(wěn)信號的濾波去噪問題,提出一種基于經驗模態(tài)分解(EMD)的改進閾值小波濾波算法。首先對EMD最佳去噪層數(shù)和閾值小波的閾值處理函數(shù)進行分析和改進,然后將兩種改進方法相結合,最后對Matlab中的Heavy sine信號添加高斯噪聲,分別利用改進方法和軟、硬閾值等濾波方法進行去噪實驗。仿真實驗結果表明,改進算法能有效去除非線性非平穩(wěn)信號中噪聲信號。與EMD和閾值小波等其他濾波方法相比,本文濾波算法去噪后信噪比更大,均方根誤差更小,濾波效果更好。
[Abstract]:The motor torque identification accuracy is seriously affected by the current signal noise of AC servo motor in the autonomous rehabilitation training robot of lower extremity. An improved threshold wavelet filtering algorithm based on empirical mode decomposition (EMD) is proposed to solve the problem of filtering and denoising nonlinear non-stationary signals. First, the optimal denoising layer number of EMD and the threshold processing function of threshold wavelet are analyzed and improved, then the two improved methods are combined. Finally, Gao Si noise is added to the Heavy sine signal in Matlab, and the improved method and soft are used respectively. The denoising experiment is carried out by hard threshold and other filtering methods. Simulation results show that the improved algorithm can effectively remove noise signals from nonlinear non-stationary signals. Compared with other filtering methods, such as EMD and threshold wavelet, the SNR of this filtering algorithm is larger, the root mean square error is smaller, and the filtering effect is better.
【作者單位】： 西安交通大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重大研究計劃項目(91420301)資助
【分類號】：TN713;TP242

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本文編號：2203694