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    基于改進能量熵的ESMD信號檢測方法研究*

    2019-11-13 03:09:44宿文才張樹團賀英政
    彈箭與制導學報 2019年3期
    關(guān)鍵詞:端點增量插值

    宿文才,張樹團,賀英政

    (海軍航空大學, 山東煙臺 264001)

    0 引言

    經(jīng)驗模態(tài)分解理論(EMD)由于其分解過程中包絡線擬合偏差、端點擬合誤差等原因?qū)е路纸饨Y(jié)果存在嚴重的端點效應,并出現(xiàn)大量的虛假模態(tài)分量,導致EMD分解結(jié)果失真,從而嚴重影響其在工程領(lǐng)域中的應用,因此很多學者對EMD進行改進。Huang[1]等人提出了總體平均經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD),其在原始信號中加入大量的零均值白噪聲來抑制端點效應和模態(tài)混疊問題,但并不能完全解決上述問題,并且重構(gòu)誤差較大[2]。Torres等人提出了互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMD),向信號中添加幅值相同、符號相反的高斯白噪聲[3]。但多次添加隨機噪聲,計算量大,并且不可避免的存在噪聲殘留問題。

    ESMD作為在EMD基礎上改進的新方法,通過利用內(nèi)部極點對稱插值的方法來確定信號的包絡線,能更好的降低由插值方式帶來的擬合誤差。其引入最佳自適應全局均線來優(yōu)化剩余分量,殘余量可以表征信號振動趨勢,并由此確定最佳模態(tài)分解次數(shù),以取得較好的分解效果[4]。目前,ESMD主要用于對海氣通量[5]、聲音特征提取[6]、故障診斷[7]、經(jīng)濟學分析[8]、混合儲能配置[9]等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理與分析。但ESMD在對故障信號分解時依然存在端點效應引起的模態(tài)失真以及模態(tài)混疊現(xiàn)象。

    為解決上述問題,文中采用對稱中點插值方法來替代ESMD內(nèi)部極點對稱插值,可有效緩解ESMD端點效應對分解模態(tài)內(nèi)部的影響。針對ESMD分解存在的虛假IMF分量,提出基于改進能量熵對分解得到的模態(tài)分量進行虛假IMF識別,降低重構(gòu)誤差。經(jīng)仿真分析,驗證了提出的方法在信號檢測的可行性和有效性。

    1 改進極點對稱模態(tài)分解方法

    1.1 ESMD基本原理

    ESMD算法具體分解流程如下[4]:

    1)假設原信號為Y,依次連接相鄰極值點,并將線段中點標記為Fj(j=1, 2,…,n-1) 。

    2)通過線性插值的方式補充原始信號首尾邊界中點F0與Fn,利用這(n+1)個中點構(gòu)造p條插值曲線L1,L2,…,Lp(p≥1),取均值得到均值曲線L*。

    3)對Y-L*重復上述1) ~2)步驟直到篩選次數(shù)達到最大值K或|L*|≤ε(ε為設定的容許誤差),從而分解得到第一個模態(tài)分量M1。

    4)將信號Y-M1重復步驟1) ~ 3) ,得到模態(tài)分量M1,M2,…,Mi和余量R。

    5)設置K的變化區(qū)間[Kmin,Kmax],重復1) ~4)步驟,獲取方差比率σ/σ0與K的變化關(guān)系。

    6)取方差比率σ/σ0最小值時對應的刷選次數(shù)為K0,設置為最大篩選次數(shù),重復1)~4)步驟,輸出分解結(jié)果。

    1.2 改進的ESMD

    文獻[6]提出的對稱中點插值法可有效降低端點效應,其思想是根據(jù)ESMD極點中點插值(內(nèi)包絡)相對于極點插值(外包絡)可減小端點對分解模態(tài)的影響,可在極點中點插值基礎上再取一層內(nèi)包絡,進一步減小端點影響。具體步驟為:

    1)標記并連接信號所有相鄰極值點。

    2)找出相鄰極值中點,然后找出相鄰極值中點的中點,用三次樣條插值得到最終插值曲線。

    假設原始信號為:

    x(t)=cos(100πt)+4cos(256πt+π/3)

    (1)

    由圖1可以看出:傳統(tǒng)ESMD的IMF2分量曲線首尾“翹起”,端點效應程度較大。改進ESMD的IMF2分量曲線幅值整體都比較平穩(wěn),端點效應程度較小。由此可以驗證改進ESMD方法抑制端點效應取得較為理想的效果。

    圖1 ESMD改進前后的分解結(jié)果

    2 改進能量熵

    2.1 傳統(tǒng)能量熵

    ESMD分解的各模態(tài)分量并不能嚴格按照頻率依次分布,分解過程中還可能過分解導致大量低頻IMF分量出現(xiàn),造成模態(tài)混疊問題。因此,識別虛假IMF分量可有效改善ESMD分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象。

    能量譜可表示各個狀態(tài)變量在整個系統(tǒng)所占能量的比重。與原始信號相關(guān)性高的IMF占據(jù)主要能量,虛假IMF所占比例較小。通過構(gòu)建能量熵函數(shù)表示各IMF所占的比例關(guān)系來區(qū)分虛假IMF分量。

    能量熵識別虛假IMF分量的步驟如下[10]:

    1)將原始故障信號用ESMD分解為N個IMF和一個殘量R。

    2)計算各IMF分量所占據(jù)的能量

    (2)

    式中,ci表示第i個IMF分量。

    3)進行歸一化處理

    (3)

    4)計算能量熵增量

    Δqi=-p(i)log2(p(i))

    (4)

    能量熵增量較大的IMF可作為IMF有效分量,能量熵增量較小的IMF為虛假IMF分量。

    2.2 改進能量熵

    由能量熵識別虛假IMF分量的原理可知,能量熵在處理有效IMF能量與虛假IMF能量差別比較大時,識別效果較好,但是若原始信號含有弱信號成分,即有效IMF幅值較小,其能量熵必然較小,故能量熵不能將其余虛假IMF有效區(qū)分。由此,文中提出一種改進能量熵的方法來識別原始信號中的有效弱信號。

    改進能量熵識別虛假IMF分量的步驟如下:

    1)按照上述求取能量熵步驟求取各IMF分量所占據(jù)的能量E(ci)和能量熵增值Δqi。

    2)求取最大能量值

    計算IMF所有極大值點幅值的均值a和所有極小值點幅值均值b,IMF在時間t內(nèi)的采樣點為N,則最大能量熵為:

    Emax(i)=N·(a2+b2)/2

    (5)

    3)標準化處理

    (6)

    4)計算IMF模態(tài)能量相對值

    (7)

    根據(jù)本征模態(tài)函數(shù)的定義,設定IMF分量應為標準模態(tài)函數(shù)。這里取標準模態(tài)函數(shù)為正弦函數(shù),根據(jù)上述3)~4)步驟,求取一個周期內(nèi)正弦函數(shù)最大能量熵的標準化處理結(jié)果為0.5,即PE=0.5。PE表示IMF能量與其匹配模態(tài)函數(shù)能量的相對值。

    5)綜合考慮能量熵增量和模態(tài)能量相對值

    K=Δqi·P相對(i)

    (8)

    K為能量熵增量與IMF模態(tài)能量相對值的乘積,表示綜合這兩個指標的判斷值,可以更有效的甄別虛假IMF分量。

    3 仿真分析與應用

    3.1 仿真信號分析

    為驗證文中所用方法的有效性,采用工頻信號進行仿真驗證,采樣頻率為12.8 kHz,采樣時長為0.2 s。

    (9)

    式中:x1(t)為正常50 Hz工頻信號;x2(t)為140 Hz信號;x3(t)為9倍工頻的低幅高頻諧波信號。

    將該信號進行ESMD分解,結(jié)果如圖2所示。改進ESMD將原始信號模態(tài)分解為5個IMF分量,通過各IMF分量首尾端點可以看出波動幅度平穩(wěn),端點漂移程度較小。

    由圖3可以看出:能量熵增量識別得到的主分量是IMF2和IMF3,模態(tài)能量相對值識別得到的主分量是IMF1~IMF3,而實際仿真信號有三個主要諧波成分,IMF1所對應的諧波信號x3(t)由于幅值較小,造成能量熵增量較小,但模態(tài)能量相對值高,從而識別存在誤差。通過K值可識別出原信號的主分量為IMF1~IMF3,能量熵增量反映的是IMF能量在總能量的比重,而模態(tài)能量相對值反映的是IMF分量能量與匹配模態(tài)函數(shù)能量的相對值,將二者結(jié)合進行識別虛假IMF成分相比單獨的能量熵增量識別度更高。

    模態(tài)能量相對值只是表示IMF能量與其匹配模態(tài)函數(shù)能量的相對值,對于異常弱信號,其模態(tài)能量相對值可能較大,能量熵增量特別小,但對于工程應用無意義,因此識別虛假IMF分量需要結(jié)合實際情況,綜合考慮能量熵增量和模態(tài)能量相對值。

    圖2 仿真信號改進ESMD模態(tài)分解圖

    圖3 仿真信號IMF分量三種分析指標

    3.2 實驗仿真驗證

    為驗證所提出方法的準確性,將該方法應用于采用MATLAB/Simulink搭建三相橋式整流電路。該整流電路的主要參數(shù)如下:三相交流電壓源為100 V/50 Hz的交流電,串聯(lián)相位相同的10 V/640 Hz諧波電壓源,負載為阻感性負載,電阻為1Ω,電感為0.02 H,采樣頻率為100 kHz, 以整流后的電流為原始信號,仿真時間為0.5 s,取0.2~0.5 s的數(shù)據(jù)經(jīng)改進ESMD分解后的結(jié)果如圖4所示。

    圖4 整流信號改進ESMD分解結(jié)果

    由圖4可以看出:整流信號經(jīng)改進ESMD分解后得到7個IMF分量和1個余量R,各IMF分量端點效應并不明顯。

    計算IMF的三種分析指標,結(jié)果由圖5所示。能量熵增量識別的主分量是IMF1、IMF2、IMF3和IMF7。模態(tài)能量相對值識別的主分量是IMF1~IMF6。K值識別的主分量是IMF1~IMF3。因此能量熵增量和模態(tài)能量相對值都有識別誤差,需要結(jié)合二者優(yōu)勢對IMF識別。

    圖5 整流信號IMF分量三種分析指標

    圖6 整流信號邊際譜

    由圖6可以看出:整流信號邊際譜主要由3個信號組成,分別為工頻50 Hz,6倍頻300 Hz和諧波信號640 Hz。ESMD分解IMF的前提是該信號有多于5個極值點,工頻50 Hz信號由于采樣時間較短,極值點不超過5個,因此被分解在余量R中。6倍頻300 Hz分量是50 Hz主電壓源經(jīng)整流后得到的。諧波信號640 Hz由于頻率相對較高,相當于載波,經(jīng)整流電路信號頻率不變。

    4 結(jié)論

    文中針對ESMD處理故障信號存在端點效應和虛假IMF分量的問題,提出了一種基于改進能量熵增量的ESMD信號處理方法。該方法采用對稱中點插值法抑制端點漂移,同時提出了一種改進能量熵增量的方法,將能量熵增量和模態(tài)能量相對值優(yōu)勢互補,有利于識別原信號中有效IMF分量。通過理論分析和仿真驗證均表明該方法簡潔易懂,識別度高,適用性強,能夠較好地應用于故障信號檢測。

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