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    埋地輸氣管道泄漏聲波信號降噪

    2021-06-30 01:43:40安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院徐金妍
    電子世界 2021年11期
    關(guān)鍵詞:實(shí)物圖小波基小波

    安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 徐金妍

    為了能更準(zhǔn)確及時(shí)的檢測埋地輸氣管道泄漏聲波信號,本文采用改進(jìn)小波閾值算法,解決了軟閾值函數(shù)的恒定偏差以及硬閾值函數(shù)的間斷點(diǎn)問題。通過控制單一變量的方法,對均方差(RMSE)和信噪比(SNR)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比和分析,確認(rèn)了db7為最佳小波基,2層為最佳分解層數(shù)。再采用改進(jìn)的小波閾值函數(shù)方法,通過與多種常規(guī)降噪方法降噪效果的對比研究中,證明了改進(jìn)的閾值方法降噪算法更加簡潔,有利于進(jìn)行各種數(shù)學(xué)處理,運(yùn)算效果更理想。

    燃?xì)夤艿佬孤┮恢笔且粋€世界性的問題。在采集信號過程中常常伴隨著噪聲信號的干擾,因此消除泄露信號中的噪聲對實(shí)驗(yàn)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    常規(guī)的傅立葉變換、時(shí)頻分析、Donoho,都是基于小波變換軟、硬閾值常用的信號去噪。但是當(dāng)我們深入探究Donoho方法便會發(fā)現(xiàn)它在應(yīng)用上的一些不足之處,從而阻礙了小波降噪進(jìn)一步擴(kuò)寬的應(yīng)用前景?;谏鲜鲅芯勘尘?,國內(nèi)外眾多學(xué)者都有針對性地提出了一些解決和改進(jìn)方法。劉云俠在閾值自適應(yīng)選取的小波包降噪研究中基于信號和噪聲的本身的特征不同,提出一種閾值自適應(yīng)選取的小波包降噪方法。在一種平穩(wěn)小波變換改進(jìn)閾值函數(shù)的電能質(zhì)量擾動信號去噪方法的論文中,國內(nèi)西華大學(xué)的范小龍、謝維成等人也對電力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的小波閾值降噪的應(yīng)用和估計(jì)原理進(jìn)行了探究和拓展,提出不僅要對信號進(jìn)行去噪,還要想辦法保留信號突變點(diǎn)特征。張振鳳、威歡、譚博文也提出一種閾值自適應(yīng)選取的小波包降噪方法,但是該類方法要求明確數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識。

    1 小波閾值降噪原理

    小波閾值降噪利用小波變換對信號的多層次分解,通過各層閾值估計(jì)合適閾值完成對各層系數(shù)的量化處理,最終以小波重構(gòu)完成信號的去噪目的。

    2 改進(jìn)的閾值降噪方法

    傳統(tǒng)小波閾值降噪應(yīng)用最為廣泛的是Donoho提出的軟、硬閾值降噪函數(shù),軟閾值函數(shù)雖然不存在間斷點(diǎn),但是通過恒定方式壓制噪聲,容易去掉有效信號,而硬閾值函數(shù)在閾值λ處是不連續(xù)的,會給重構(gòu)信號帶來振蕩。因此軟、硬閾值函數(shù)進(jìn)行信號降噪都存在著缺陷。

    本文在常規(guī)閾值降噪的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出了改進(jìn)的小波閾值降噪算法,改進(jìn)方法如下:

    3 小波降噪實(shí)驗(yàn)和結(jié)果比對

    小波降噪實(shí)驗(yàn)平臺:

    選擇在一個深埋地下燃?xì)夤艿佬孤┠M平臺(DN100鍍鋅鐵管)將帶有圓形泄漏孔(直徑2mm)的DN100鍍鋅鐵管置于箱底,管道內(nèi)壓設(shè)為1.0MPa,覆蓋細(xì)顆粒狀干土。再將8枚低頻加速度傳感器(頻響范圍0.2Hz-2.5kHz)按陣列模型貼于土表,進(jìn)行管道燃?xì)庑孤┞暡ú杉膶?shí)驗(yàn)。主要由INV3062C云智慧采集儀、DASP-V11工程版振動噪聲應(yīng)變沖擊動態(tài)測試分析平臺軟件、INV9828通用型壓電加速度傳感器、計(jì)算機(jī)等組成,圖1所示為實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)物圖,圖2所示為傳感器陣列實(shí)物圖。

    圖1 實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)物圖

    圖2 傳感器陣列實(shí)物圖

    4 仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和對比

    為了更加直觀比對小波閾值降噪的降噪效果,通常選用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)作為判定燃?xì)夤艿佬孤┙翟胄Ч麅?yōu)劣的評價(jià)指標(biāo),定義如下式所示。

    信噪比SNR的定義為:

    均方根誤差RMSE的定義為:

    由定義可知,降噪后的信號SNR越大,標(biāo)準(zhǔn)信號RMSE數(shù)值越小表明降噪效果越好。

    我們使用DbN(Daubechies)小波族對含噪信號進(jìn)行層數(shù)分解降噪處理,對比其降噪后信號的信噪比,得出最佳小波基和以及最佳小波分解層數(shù)。其DbN小波系的去噪性能比較對比結(jié)果如表1所示。

    表1 DbN小波系的去噪性能比較(SNR=5)

    用Matlab軟件進(jìn)行仿真,由數(shù)據(jù)結(jié)果可知db7為最佳小波基以及最佳小波分解的層數(shù)為2層。

    多種閾值函數(shù)降噪性能對比:

    在輸氣管道泄漏信號降噪的實(shí)驗(yàn)中,小波閾值函數(shù)起到很大的作用。選擇db7小波基分別采用默認(rèn)閾值去噪,wthcoef閾值去噪,強(qiáng)制去噪和改進(jìn)的小波閾值去噪作對比和分析。圖3所示為原始信號和含噪信號波形圖;圖4所示為原始信號和含噪信號FFT圖;圖5所示為不同閾值函數(shù)降噪后的信號FFT圖。

    圖3 原始信號和含噪信號

    圖4 原始信號與含噪信號FFT

    圖5 不同閾值函數(shù)降噪后的信號FFT

    表2為不同小波函數(shù)進(jìn)行分解重構(gòu)后信號的信噪比和均方誤差數(shù)據(jù)展示。

    表2 不同小波函數(shù)信噪比和均方誤差數(shù)據(jù)

    從上述圖片和表格可看出,不同類型閾值降噪其降噪結(jié)果具有相似的規(guī)律。本文提出的改進(jìn)小波閾值去噪算法效果最好,該算法不僅能提高電能質(zhì)量擾動信號的信噪比,且能有效的減少均方誤差。

    結(jié)論:文章在軟、硬閾值函數(shù)基礎(chǔ)提出了一種改進(jìn)的小波閾值函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的閾值降噪方法,降低了去噪后的信號與原始信號之間的誤差,使得SNR和RMSE的值成為最優(yōu)解,因此本文提出的改進(jìn)方法是一種有效的去噪方法。

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