發(fā)布時(shí)間：2018-11-09 13:19

【摘要】：針對超聲時(shí)域檢測污垢數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和模態(tài)混疊難以實(shí)現(xiàn)污垢特征分離的問題,對于采用功率譜密度判定噪聲區(qū)間的CEEMD分解,進(jìn)而直接舍棄高頻分量容易造成有效信息損失的不足,以及傳統(tǒng)小波降噪易造成重構(gòu)信號的變形等缺陷,提出基于CEEMD自相關(guān)函數(shù)的自適應(yīng)軟閾值降噪,引入模態(tài)自相關(guān)特性曲線判定含有噪聲成分較多的IMF分量,并結(jié)合小波自適應(yīng)軟閾值方法拾取噪聲分量中的高頻有用信號。仿真分析和實(shí)驗(yàn)研究表明:基于CEEMD和自相關(guān)的自適應(yīng)降噪方法優(yōu)于傳統(tǒng)小波閾值和單純的CEEMD,且能很好的解決模態(tài)混疊問題,提取出污垢特征信號,對超聲檢測信號的處理具有重要意義。
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult to achieve the separation of fouling characteristics by ultrasonic time domain detection of fouling data and modal aliasing, the power spectral density is used to determine the CEEMD decomposition of noise range. Furthermore, it is easy to lose the effective information by abandoning the high frequency component directly, and the traditional wavelet denoising easily leads to the distortion of reconstructed signal. An adaptive soft threshold de-noising based on CEEMD autocorrelation function is proposed. The modal autocorrelation characteristic curve is introduced to determine the IMF component with more noise components, and the wavelet adaptive soft threshold method is used to pick up the high frequency useful signal in the noise component. The simulation analysis and experimental study show that the adaptive noise reduction method based on CEEMD and autocorrelation is superior to the traditional wavelet threshold and simple CEEMD, and can solve the modal aliasing problem well and extract the fouling characteristic signal. It is of great significance for ultrasonic signal processing.
【作者單位】： 吉林省節(jié)能與測控技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室;東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51176028) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20140204030SF)
【分類號】：TB559;TK172

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 凌雪興;超聲檢測學(xué)術(shù)交流會即將召開[J];聲學(xué)技術(shù);1982年02期

2 黃瑋;;自適應(yīng)同步參數(shù)未知的Lü混沌系統(tǒng)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年03期

3 趙德勤;熊蓮花;;一個(gè)新混沌系統(tǒng)的自適應(yīng)同步[J];海南師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

4 任麗梅;劉建民;賈雙盈;;一個(gè)新混沌系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊同步[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2012年07期

5 唐興年,祖小濤,郭景發(fā);超聲檢測大鋼質(zhì)容器內(nèi)的液面高度[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1991年04期

6 馬志敏,賈嘉;巖體聲發(fā)射監(jiān)測現(xiàn)場噪聲自適應(yīng)數(shù)字濾波技術(shù)初探[J];巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào);1999年06期

7 吳先用;關(guān)治洪;吳正平;;陳氏混沌系統(tǒng)的全局同步與自適應(yīng)同步[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年12期

8 袁延藝;李崢;張揚(yáng)帆;尹力;張春華;;高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法研究[J];應(yīng)用聲學(xué);2011年04期

9 謝元平,張廣發(fā);抖動(dòng)偏頻激光陀螺抖動(dòng)信號的自適應(yīng)對消[J];應(yīng)用激光;2000年03期

10 張敏;胡壽松;;不確定時(shí)滯混沌系統(tǒng)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[J];物理學(xué)報(bào);2008年03期

相關(guān)會議論文 前4條

1 張麗萍;姜海波;畢勤勝;;一類非線性時(shí)滯混沌系統(tǒng)的自適應(yīng)脈沖同步[A];第十二屆全國非線性振動(dòng)暨第九屆全國非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

2 幸高翔;蔡志明;;立體陣恒定束寬波束形成研究[A];2005年全國水聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

3 趙恒凱;張海燕;周明;徐鴻飛;;管道形態(tài)超聲檢測的多通道集成處理[A];2009年度全國物理聲學(xué)會議論文集[C];2009年

4 謝暢;張寶富;徐智勇;賴先主;;基于OFM技術(shù)的ROF系統(tǒng)[A];全國第十三次光纖通信暨第十四屆集成光學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 李霞;換熱設(shè)備污垢超聲檢測及信號處理方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 談曉成;柔性超聲相控陣及其在無損檢測中的應(yīng)用研究[D];湖南科技大學(xué);2015年

2 張亦弛;基于超高分辨率光譜分析的自適應(yīng)相干解調(diào)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2014年

3 帥詞鳳;自適應(yīng)激光前照燈光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];重慶大學(xué);2016年

4 趙景超;基于數(shù)字全息的激光超聲檢測信號接收及處理[D];南昌航空大學(xué);2016年

5 樊宇;多界面粘接構(gòu)件粘接質(zhì)量的超聲檢測與識別[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2016年

6 朱維;編碼激勵(lì)在巖石超聲檢測中的應(yīng)用研究[D];中國地震局地球物理研究所;2016年

7 王嘉駿;手動(dòng)掃描超聲探傷系統(tǒng)設(shè)計(jì)及信息可視化研究[D];中北大學(xué);2017年

8 石志超;飛機(jī)復(fù)合材料構(gòu)件的超聲檢測方法研究[D];中國民航大學(xué);2017年

9 苗傳用;面向在役工件的便攜式超聲檢測系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2016年

10 陶沖;時(shí)間序列自適應(yīng)預(yù)測方法研究[D];天津理工大學(xué);2014年

，

本文編號：2320522