经验模态分解结合频谱质心的方法在油管入侵信号诊断中的应用

• 作者: 梁坤 熊卫华
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解(EMD) 频谱质心 奇异值分解(SVD) 安全防范系统 信号重构 频谱分析
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 测量·监测
• 页码范围: 865-870
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2017.08.0520

摘要

在输油管道的安全防范系统应用背景下,针对传统方法诊断光纤采集到的入侵信号准确率不高的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法和频谱质心(SC)的入侵信号诊断方法.首先将采集到的原始入侵信号通过EMD进行分解,分离含噪最多的特征模态函数(IMF)分量,再组合剩余的IMF分量形成重构信号,对重构信号进行希尔伯特变换(HT)得到希尔伯特谱,计算它的SC,进一步识别入侵信号和干扰信号.通过对油管振动信号进行实验,本文方法对于每种入侵信号和干扰信号的诊断准确率均在90.oo％以上,整体的诊断准确率达到97.17％.对于该组油管振动信号,同时运用奇异值分解(SVD)法进行诊断并将其结果与本文方法的诊断结果进行对比,整体上本文方法的诊断准确率比SVD法高出19.00％.仿真实验结果表明,本文方法能有效诊断入侵信号,并且诊断效果明显优于奇异值分解法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊卫华		17	18	2.0	3.0
2	梁坤		2	0	0.0	0.0