[发明专利]一种基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法

权利要求书

1.一种基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取原始振动信号对应的频谱序列Px[f]；

S2、选择有效目标频率，并通过去除频谱序列Px[f]中的有效频率成分Px[F_aim]，获取噪声谱序列Px[f≠F_aim]；

S3、设置全局噪声和局部噪声两种噪声模式，分别对应全局噪声和局部噪声设置对应的噪声范围计算模式，并设置根据有效目标频率和噪声范围计算有效噪声范围的计算模式；

S4、判断噪声谱序列Px[f≠F_aim]为全局噪声还是局部噪声；

S5、为全局噪声时，将噪声谱序列Px[f≠F_aim]上所有谱峰保留，并将所有谷值置零处理，获得新噪声谱序列P'x[f≠F_aim]；计算对应的噪声范围，根据噪声范围计算有效噪声范围，并计算新噪声谱序列P'x[f≠F_aim]在有效噪声范围内的噪声水平；

S6、为局部噪声时，计算对应的噪声范围，根据噪声范围计算有效噪声范围，并计算噪声谱序列Px[f≠F_aim]在有效噪声范围内的噪声水平；

S7、根据有效频率成分Px[F_aim]和噪声水平计算信噪比SNR。

2.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S1中，利用快速傅里叶变换获得原始振动信号的频谱序列Px[f]。

3.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S3中，全局噪声对应的噪声范围为有效噪声频率的N倍，N1。

4.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，5≦N≦10。

5.如权利要求3所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S3中，当噪声谱序列Px[f≠F_aim]为全局噪声，则有效噪声范围为：f∈[0,min(Range,max(f))]；

其中，Range为全局噪声对应的噪声范围，max(f)为噪声频率f的最大值。

6.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S3中，局部噪声对应的噪声范围为有效目标频率与频谱序列Px[f]中主频率的差值。

7.如权利要求6所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S3中，当噪声谱序列Px[f≠F_aim]为局部噪声，则有效噪声范围为：f∈[F_aim-Range',F_aim+Range']；

其中，Range'为局部噪声对应的噪声范围，F_aim为有效目标频率。

8.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S4具体为：判断有效目标频率是否属于边带辅助频率，或者本底噪声强度是否达到预设的声强阈值；

是，则判断噪声谱序列Px[f≠F_aim]为局部噪声；

反之，则判断噪声谱序列Px[f≠F_aim]为全局噪声。

9.如权利要求1所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S5和步骤S6中，获得噪声水平的具体方法为：通过最大穿越次数方法自适应求解有效噪声范围内的噪声幅值，并获取满足最大穿越次数的所有噪声幅值中的最大值的两倍作为噪声水平。

10.如权利要求9所述的基于噪声自适应识别的振动信号信噪比计算方法，其特征在于，步骤S7中，信噪比SNR的计算模型为：

其中，P_Noise为步骤S6或者步骤S7中获得的噪声水平。