針對氣體泄漏聲波信號降噪的問題,提出了一種集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）與改進(jìn)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相結(jié)合的降噪方法,對采集到的氣體泄漏聲波信號進(jìn)行降噪處理,同時與EEMD和變步長自適應(yīng)濾波（Least Mean Square）降噪算法進(jìn)行比較。算法首先對信號做EEMD的分解,將原信號分解為9個模態(tài)分量,然后對這些分量做相干性的計算,根據(jù)分量各自的含噪情況調(diào)整參數(shù)分別做PCNN降噪,最后將信號重構(gòu)。原始信號由NI儀器的cDAQ采用聲傳感器測得。實驗結(jié)果表明,上述方法能夠有效地剔除氣體泄漏信號中包含的各種噪聲,降噪后信噪比為16.64,均方根誤差為0.0209,為后續(xù)信號分析減少了干擾,上述方法為氣體泄漏聲波信號的特征提取與分析提供了新的思路。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

PCNN模型結(jié)構(gòu)圖

式(7)中,Ti[n]是動態(tài)閾值。αE是決定閾值衰減速度的閾值衰減系數(shù),當(dāng)其值增大,Ti[n]會迅速減小。VE是動態(tài)閾值的提升系數(shù),其值的變化與動態(tài)閾值變化呈正關(guān)系。當(dāng)內(nèi)部活動項Ui>Ti[n]時,符合點火條件,第i個神經(jīng)元被點火[15]。Yi將有效信號在第i個點的幅值作為輸出值,由此,脈沖的產(chǎn)生得到了促進(jìn)。相反地,當(dāng)αE減小時,Ti[n]迅速增大,神經(jīng)元不符合點火條件,Yi輸出“0”,脈沖的產(chǎn)生得到抑制。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成一次點火以后,需要對閾值進(jìn)行初始化,以便完成下一次點火判斷。這時,閾值幅度系數(shù)VE在控制閾值抬升幅度的同時將完成對閾值Ti[n]的初始化,圖2為EEMD-PCNN算法的流程圖。由此,脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了對噪聲的濾除以及對有效信號的保留[16]。4 實驗結(jié)果分析

實驗中使用帶孔管道與高壓氣瓶模擬管道氣體泄漏環(huán)境,而原采集信號來自于NI儀器公司開發(fā)的cDAQ采集卡及其信號采集模塊所采集到的氣體泄漏模擬信號數(shù)據(jù)集,采樣頻率為100kHz,取其中2000點采樣數(shù)為實驗數(shù)據(jù)。文章選用了40組采集信號中方差值最小的一組信號作為實驗信號,系統(tǒng)所采集到的初始信號如圖3所示。由于環(huán)境中存在多種環(huán)境噪聲,采集信號受到多種干擾,信號復(fù)雜程度的提高使其部分特征不明顯。從圖3中不難觀察出原信號存在明顯的噪聲,然而盲目地直接降噪可能將大量有效信息一同去除。固首先對信號使用EEMD算法進(jìn)行分解,所用改進(jìn)的EEMD算法共將原始信號按不同的尺度分解為9層,分解后的9個IMF分量如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3618410