基于VMD-SVD自优化的管道微泄漏信号增强方法

作者：李帅永^*; 韩明秀; 文井辉

来源：电子测量与仪器学报, 2021, 35(12): 68-78.

DOI：10.13382/j.jemi.B2104429

• 遗传算法
• 奇异值分解
• 变分模态分解
• 参数自优化
• 信号增强

针对复杂环境噪声下管道微泄漏特征难以提取的问题，提出基于变分模态分解-奇异值分解(VMD-SVD)自优化的管道微泄漏信号增强方法。首先，采用遗传迭代算法对VMD参数对[α,K]进行自适应优化，采用奇异值峭度差频谱对SVD重构阶次进行自适应优化；然后，采用参数优化的VMD对泄漏信号进行分解，并采用峭度分析法对分解的模态分量进行筛选并重构；最后，采用阶次优化的SVD对重构信号进行非线性滤波，从而提高微泄漏信号的信噪比。仿真与实验结果表明，信号增强方法使仿真信号的信噪比提高了9.32 dB,使管道微泄漏信号的相关性提高了5.92倍，使互相关泄漏相对定位误差减少了14.34%。

• 单位
  重庆邮电大学