改进PF算法在煤与瓦斯突出AE信号去噪中的研究

• 作者: 付华 齐晓娟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 煤与瓦斯突出 声发射信号 去噪 粒子滤波 果蝇算法 邻域动态调整
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 720-723,741
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0924

摘要

煤与瓦斯突出会产生声发射(acoustic emission,AE)信号.针对提取较纯净有效的AE信号问题,提出一种邻域动态调整(D)果蝇算法(fruit fly algorithm,FOA)智能优化粒子滤波(particle filter,PF)的去噪方法.利用果蝇个体表征PF中的每个信号点粒子,优化粒子滤波的重采样过程,并通过动态调整邻域粒子数量来改善果蝇算法的寻优能力和收敛速度.以均方根误差和信噪比为评价指标,对信号采集系统获取的煤与瓦斯突出AE信号分别使用标准粒子滤波、果蝇优化粒子滤波、改进粒子滤波去噪.结果 表明,改进粒子滤波法的信噪比提升了15.3 dB左右,且均方根误差最低.与其他两种方法相比,改进粒子滤波去噪效果最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	齐晓娟	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	1	1	1.0	1.0