[發明專利]一種基于VMD的光柵莫爾條紋去噪方法

在審

• 申請號: 201910021215.4
• 申請日: 2019-01-09
• 公開（公告）號: CN109813230A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 盧丹;鮑克勤;倪蓉;張雪健
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: G01B11/02
• 分類號: G01B11/02
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

本發明涉及一種基于VMD的光柵莫爾條紋去噪方法，包括以下步驟：S1：將原始信號通過VMD分解為本征模態函數；S2：對本征模態函數進行希爾伯特變換得到函數時頻信息；S3：對含有噪聲信號的高頻IMF分量進行濾波；S4：將高頻IMF分量、低頻IMF分量進行分離重組，獲得降噪后信號。對莫爾條紋仿真信號進行VMD分解成若干個不同頻率段的本征模態函數(Intrinsic Mode Function,IMF)；然后利用希爾伯特變換對IMF分量時頻特性進行分析，濾除高頻噪聲信號。VMD算法能夠很好地抑制模態混疊現象，準確地將不同頻率段的信號分解出來，而且提高了去噪之后信號的信噪比，去噪效果好。與現有技術相比，本發明具有信噪比高，去噪效果好等優點。

技術領域

本發明涉及光柵莫爾條紋去噪技術領域，尤其是涉及一種基于VMD的光柵莫爾條紋去噪方法。

背景技術

光柵位移傳感器因其具有分辨率高、測量范圍廣等優點在精密測量等領域得到了廣泛的應用，而光柵位移傳感器輸出的莫爾條紋信號會由于直流電平漂移、隨機干擾信號、光柵刻畫工藝等因素的干擾會變成類似正弦曲線的波形，提高光柵莫爾條紋精度的關鍵在于去除信號中的濾波成分來提高其信號質量。

孫磊等人利用小波變換去噪法實現對光柵傳感器信號的濾波，但小波算法的閾值選擇實現過程比較復雜，不便于操作；楊華輝等人利用EMD算法實現對光柵時變信號模型的去噪處理，但EMD算法存在端點效應、模態混疊等現象。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于VMD的光柵莫爾條紋去噪方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

本發明利用變分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法來實現對光柵莫爾條紋信號的降噪處理。該算法不僅能夠讓分解之后的模態分量不再存在模態重疊等現象，而且能夠有效將具有不同頻率特征的信號分離出來。VMD算法多用于電網電能質量擾動檢測、故障診斷等方面，本發明將VMD算法用于光柵莫爾條紋信號的去噪處理，首先對非線性平穩的光柵莫爾條紋仿真信號模型進行VMD處理，得到一系列不同頻率的IMF分量，利用希爾伯特變換得到其頻率隨時間變化的曲線，將高頻噪音信號濾除，從而提高光柵莫爾條紋的測量精度。

變分模態分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是由Dragomiretskiy等人于2013年提出來的一種非遞歸的自適應、準正交的分解方式，VMD算法分解的實質是把一路輸入的原始信號分解為一系列的包含原信號局部特征信號的本征模態函數(IntrinsicMode Function，IMF)分量，各IMF分量被定義為調幅-調頻信號(AM-FM)，VMD分解分為兩個過程，分別為約束變分模型的構造以及變分模型的求解。

一種基于VMD的光柵莫爾條紋去噪方法，包括以下步驟：

S1：將原始信號通過VMD分解為本征模態函數；

S2：對本征模態函數進行希爾伯特變換得到函數時頻信息；

S3：對含有噪聲信號的高頻IMF分量進行濾波；

S4：將高頻IMF分量、低頻IMF分量進行分離重組，獲得降噪后信號。

進一步地，所述的原始信號，其描述公式為：

式中，y為原始信號，A₁、A₂、A₃分別為基波、二次諧波和五次諧波的幅值，f₁、f₂、f₃分別為基波、二次諧波和五次諧波的頻率，分別為基波、二次諧波和五次諧波的相位，n(t)表示標準差為0.1的高斯白噪聲。

進一步地，所述步驟S1包括以下分步驟：