基于FastICA改進(jìn)EMD的算法研究

付 春， 孫祥磊， 王 昆， 管海偉， 劉 娟， 李 明

(1.遼寧石油化工大學(xué) 石油天然氣工程學(xué)院,遼寧 撫順 113001； 2.沈陽建筑大學(xué) 土木工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110168)

基于FastICA改進(jìn)EMD的算法研究

付 春1， 孫祥磊1， 王 昆1， 管海偉1， 劉 娟1， 李 明2

(1.遼寧石油化工大學(xué) 石油天然氣工程學(xué)院,遼寧 撫順 113001； 2.沈陽建筑大學(xué) 土木工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110168)

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)算法在非線性、非穩(wěn)態(tài)的信號處理上具有顯著的優(yōu)勢，但EMD在實(shí)際應(yīng)用過程中存在著一些缺陷，其中以模態(tài)混疊和虛假模態(tài)現(xiàn)象最為突出。模態(tài)混疊現(xiàn)象可以簡單地概述為在1個本征模函數(shù)(IMF)含有多于一階的結(jié)構(gòu)固有模態(tài)分量；虛假模態(tài)現(xiàn)象則是指不該有的頻率組分對結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別精度的嚴(yán)重影響。針對這一問題，對EMD中存在的以上兩大缺陷展開研究，提出了利用頻帶濾波和獨(dú)立分量分析算法(ICA)中的快速ICA算法(FastICA)相結(jié)合改進(jìn)的EMD算法。利用希爾伯特變換(HT)識別結(jié)構(gòu)頻率，并通過Benchmark結(jié)構(gòu)驗證了所提算法的有效性。

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)； 盲源分離(BSS)； 模態(tài)混疊； 希爾伯特變換(HT)

1998年，N.E.Huang等創(chuàng)造性地提出了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法(Empirical Mode Decompositon,EMD)，該算法一經(jīng)提出就在不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1-3]。然而隨著EMD算法應(yīng)用的增多，其分解過程中存在的模態(tài)混疊及虛假模態(tài)現(xiàn)象尤為突出，為此很多學(xué)者對經(jīng)典EMD算法進(jìn)行改進(jìn)研究[4-8]。

近些年，盲源分離 (Blind Signal Separation, BBS)[9-10]越來越多地被應(yīng)用在各個領(lǐng)域的研究中，BBS根據(jù)統(tǒng)計獨(dú)立的思想，將多個觀測信號借助于優(yōu)化算法分解為若干個獨(dú)立的成分，達(dá)到信號增強(qiáng)的目的，以便對信號進(jìn)行合理的分析。獨(dú)立分量分析算法 (Idenpendent Component Analysis, ICA)[11-13]是盲源分離中的常用算法，并在盲信號處理領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。目前，ICA理論比較成熟，并在混疊信號獨(dú)立源的分離方面具有突出的優(yōu)勢。經(jīng)過EMD分解之后，理論上每個本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)在任意時刻都應(yīng)該是僅有的單一振蕩模式，每個時刻都具有與其他IMFs不同的單一瞬時頻率。因此，理論上各IMF之間應(yīng)該是相互獨(dú)立的。本文將ICA中的一種快速ICA算法FastICA算法[14-16]引入到頻帶濾波改進(jìn)EMD的分解過程中，作為真正IMFs的判定工具，利用ICA中的FastICA算法實(shí)現(xiàn)IMF的自動識別，即將EMD分解后真正IMF的判定標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換成對IMFs混合信號獨(dú)立源的求解問題，F(xiàn)astICA分離得到的獨(dú)立分量即為真正的IMFs。

1 FastICA算法

盲源分離屬于盲信號識別的范疇，適用于源信號和傳輸通道參數(shù)均未知的情形。其識別原理是按照源信號的統(tǒng)計特性，從m個觀測信號x(t)=(x1,x2,…,xm)中分離出n個源信號s=(s1,s2,s3,…,sn)中含有的各獨(dú)立成分。即通過確定分離矩陣W，獲得源信號s的合理估計。

(1)

FastICA算法，又被稱為固定點(diǎn)算法，是ICA的一種快速算法。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不同，F(xiàn)astICA算法屬于批處理算法，是一種快速尋優(yōu)迭代算法，其收斂速度比純粹的批處理算法甚至自適應(yīng)處理算法更快，并因此而得名。FastICA算法分為基于峭度、似然最大和負(fù)熵最大等形式。本文采用基于負(fù)熵判據(jù)的ICA固定點(diǎn)算法。

FastICA算法具體推導(dǎo)過程詳見文獻(xiàn)[14-16]，算法實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

圖1 FastICA算法流程圖

若要估計源信號中的n個獨(dú)立分量，則要重復(fù)進(jìn)行上述FastICA算法過程n次，即每當(dāng)分離出1個獨(dú)立分量，便從待分析信號中減去此分離出的獨(dú)立分量，重復(fù)此過程，直至再無獨(dú)立分量被分離出來為止，此時分離過程結(jié)束。

2 ICA改進(jìn)EMD算法的實(shí)現(xiàn)

ICA改進(jìn)EMD算法的流程或基本思想可以概括為：利用頻帶濾波將待測信號分解成若干個指定頻帶的窄帶信號，對獲得的各窄帶信號依次進(jìn)行經(jīng)典EMD過程，得到相應(yīng)于各窄帶信號的IMFs并寫成矩陣形式，最后利用FastICA算法對各窄帶信號獲得的IMFs矩陣進(jìn)行分離，得到真正的IMFs。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)對待分析信號進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)，粗略估計信號頻率的大致范圍，以峰值點(diǎn)頻率作為帶通濾波的中心頻率，使信號通過指定頻帶的帶通濾波，即將原分析信號分解為若干子帶信號之和。

(2)對各子帶信號分別進(jìn)行EMD過程，獲得IMFs矩陣c(t)；利用FastICA算法分別對各頻段組成的IMFs矩陣c(t)進(jìn)行分離，得到輸出矩陣即為真正的IMFs。

設(shè)x(t)為待分析信號，經(jīng)過頻帶濾波改進(jìn)EMD 過程后得到n個IMFs和1個趨勢項之和，即：

(2)

式中，r(t)為趨勢項;ci(t)為第i個IMFi。

將各IMFs組合在一起，表示成一個n維矩陣形式c(t)：

c(t)=[c1(t),c2(t),…,cn(t)]T

(3)

則盲源分離的輸入矩陣即為IMFs矩陣c(t)，借助于FastICA算法估計出真正的IMFs。

3 Benchmark 結(jié)構(gòu)識別

為了驗證所提出算法的有效性，將該算法應(yīng)用到LASC-ASCE結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測工作組提供的4層剪切框架Benchmark模型[17]的模態(tài)識別中。結(jié)構(gòu)模型如圖2所示，結(jié)構(gòu)分析模型如圖3所示。

每層在x、y兩個方向各布置2個加速度傳感器，因此該結(jié)構(gòu)模型共布置16個傳感器，由于結(jié)構(gòu)的激勵(w1、w2、w3、w4)方向與y方向同向，因此布置在x方向上的傳感器獲得的響應(yīng)非常小，故不對x方向的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖2 Benchmark結(jié)構(gòu)模型

圖3 Benchmark結(jié)構(gòu)分析模型

(a) 原始信號及IMFs (b) 頻譜

圖4經(jīng)典EMD算法得到的IMFs及其頻譜

為此，利用所提出的改進(jìn)EMD算法對該信號進(jìn)行分析，待分析信號中存在4個明顯的頻率峰值，選取峰值點(diǎn)的頻率值，并以此作為頻帶濾波的中心頻率，構(gòu)造以各峰值頻率為中心頻率的帶通濾波器，將待分析加速度響應(yīng)信號分別通過這4個帶通濾波器，得到多組IMFs，并利用FastICA算法進(jìn)行真正IMFs的判別。改進(jìn)EMD算法加速度響應(yīng)信號如圖5所示。

(a) IMFs (b) 頻譜

比較圖4和圖5可知，利用經(jīng)典EMD算法得到的各IMF分量的頻譜圖中所包含的頻率組分明顯地混疊在一起，嚴(yán)重影響模態(tài)頻率的識別結(jié)果。利用所提出的改進(jìn)EMD算法得到的頻譜圖，非常清晰地展示了各IMF組分的頻率分布，各頻率組分一目了然，均為單一組分，可觀性好，即本文所提出的改進(jìn)算法可以很好地解決經(jīng)典EMD算法所存在的模態(tài)混疊和虛假模態(tài)的現(xiàn)象，并實(shí)現(xiàn)了真正IMF的自動識別，保證了經(jīng)過頻帶濾波和FastICA聯(lián)合改進(jìn)EMD算法分解得到的IMF均為單一組分，為后續(xù)與HT算法相結(jié)合準(zhǔn)確識別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)奠定了基礎(chǔ)。

最后分別將利用經(jīng)典EMD算法和改進(jìn)EMD算法得到的IMFs與希爾伯特變換(Hilbert Transform, HT)算法[1]相結(jié)合，進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識別，模態(tài)頻率的識別結(jié)果見表1。

表1 模態(tài)頻率識別結(jié)果

從表1中可以看出，由于改進(jìn)EMD算法消除了模態(tài)混疊的現(xiàn)象和虛假模態(tài)，保證獲得的每個IMF都含有單一的頻率組分，很好地滿足了IMF的定義。因此，在后續(xù)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別時，得到了很高的識別精度。

4 結(jié) 論

針對經(jīng)典EMD算法中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象這一缺陷，提出了基于頻帶濾波和FastICA改進(jìn)的EMD算法，并通過Benchmark結(jié)構(gòu)的數(shù)值算例驗證了所提出的改進(jìn)EMD算法，有效地避免了經(jīng)典EMD中的模態(tài)混疊和虛假模態(tài)現(xiàn)象，保證了所獲得的IMF均為單一組分，把EMD算法分解過程中產(chǎn)生的虛假模態(tài)看成是噪聲，借助于FastICA算法來快速消除虛假模態(tài)，并實(shí)現(xiàn)了真正IMF的自動判別。最后利用HT算法準(zhǔn)確識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)頻率，相比未改進(jìn)的經(jīng)典EMD算法具有明顯的優(yōu)勢。因此，所提出的算法用于結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識別是可行的，并獲得了令人滿意的識別結(jié)果。

[1] 陳雋，徐幼麟.HHT方法在結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別中的應(yīng)用[J].振動工程學(xué)報，2003,16(3):383-387.

[2] 李中付，宋漢文，華宏星,等.基于環(huán)境激勵的模態(tài)參數(shù)識別方法綜述[J]. 振動工程學(xué)報，2000,13(5):578-585.

[3] 黃迪山.經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解中虛假模態(tài)分量消除法[J].振動、測試與診斷，2011，31(3)：381-384.

[4] 羅周全,左紅艷,吳超,等.基于改進(jìn)EMD的地下金屬礦山圍巖聲發(fā)射信號去噪聲處理[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2013，44(11):4694-4701.

[5] 張志剛，石曉輝，施全，等.基于改進(jìn)EMD和譜峭度法滾動軸承故障特征提取[J].振動、測試與診斷，2013，33(3):478-482.

[6] 張志剛,石曉輝,陳哲明,等.基于改進(jìn)EMD與滑動峰態(tài)算法的滾動軸承故障特征提取[J]. 振動與沖擊，2012，31(22):80-83.

[7] 李再幃,練松良,周俊磊.基于改進(jìn)EMD方法的軌道不平順時頻分析[J]. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012，40(5):702-706.

[8] 姚剛,趙建軍,姚躍亭,等.基于改進(jìn)EMD方法的系統(tǒng)誤差分離方法研究[J]. 振動與沖擊，2014，33(14):176-180.

[9] 權(quán)友波, 王甲峰, 岳旸, 等. 盲源分離技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 通信技術(shù)，2011，44(4):13-15.

[10] Zhou W, Chelidze D. Blind source separation based vibration mode identification[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(8):3072-3087.

[11] Blanco D,Mulgrew B, Ruiz D P, et al. Independent component analysis in signals with multiplicative noise using fourth-order statistics[J]. Signal Processing, 2007, 87(8):1917-1932.

[12] 何沿江,齊明俠,羅紅梅.基于ICA和SVM的滾動軸承聲發(fā)射故障診斷技術(shù)[J].振動與沖擊，2008，27(3):150-153.

[13] 張建偉,暴振磊,江琦.小波-ICA聯(lián)合技術(shù)在水工結(jié)構(gòu)應(yīng)變損傷識別中的應(yīng)用[J]. 振動與沖擊,2016，35(11):180-185.

[14] 柏林,陸超,趙鑫.基于ITD與ICA的滾動軸承故障特征提取方法[J]. 振動與沖擊,2015，34(14):153-156.

[15] 蔡劍華,胡惟文,王先春.基于EMD-ICA去噪的滾動軸承故障診斷方法[J]. 機(jī)械設(shè)計,2015，32(1):17-23.

[16] 姜紹飛,陳志剛,沈清華,等.基于EEMD與FastICA的損傷異常識別與定位[J]. 振動與沖擊,2016，35(1):203-209.

[17] Johnson E A, Lam H F, Katafygiotis L S, et al. A benchmark problem for structural health monitoring and damage detection[C]// Structural Control for Civil and Infrastructure Engineering, International Workshop on Structural Control. 2001:317-324.

Research on Improved EMD Algorithm Based on FastICA

Fu Chun1， Sun Xianglei1， Wang Kun1， Guan Haiwei1， Liu Juan1， Li Ming2

(1.CollegeofPetroleumEngineering,LiaoningShihuaUniversity,FushunLiaoning113001，China;2.CollegeofCivilEngineering,ShenyangJianzhuUniversity,ShenyangLiaoning110168，China)

The Empirical mode decomposition (EMD) has significant advantages in nonlinear and non-steady response signal processing algorithms, but in the actual application process, the EMD existed some defects, in which the modal aliasing and false mode phenomenon is most prominent, the modal aliasing phenomenon can be simple in the 1 intrinsic mode function (IMF) containing more than one order structure of intrinsic mode components. The false mode phenomenon is the frequency component that should not be existed, which has a serious influence on the identification accuracy of structural modal parameters. To solve this problem, this paper studies the above two defects in EMD, and proposes an improved EMD algorithm which combines the fast ICA algorithm (FastICA) in frequency band filtering and independent component analysis (ICA) algorithm. The structure frequency is identified by hilbert transform (HT), and the effectiveness of the proposed algorithm is verified by the the Benchmark structure.

Empirical mode decomposition (EMD); Blind source separation (BSS); Mode mixing; Hilbert transform (HT)

1672-6952(2017)05-0067-04

投稿網(wǎng)址：http://journal.lnpu.edu.cn

2017-03-19

2017-04-06

住建部科學(xué)技術(shù)計劃項目(2016-K5-009)。

付春(1980-)，女，博士，講師，從事結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與損傷識別研究；E-mail：fuchun@lnpu.edu.cn。

TU317+.5；TU311.3

A

10.3969/j.issn.1672-6952.2017.05.013

(編輯 陳 雷)