[發明專利]一種基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應流程工業過程的工藝參數去噪方法有效
| 申請號： | 202110610266.8 | 申請日： | 2021-06-01 |
| 公開（公告）號： | CN113255541B | 公開（公告）日： | 2023-08-29 |
| 發明（設計）人： | 王玉濤;靳致寧;楊鋼;陸增喜;王大陽 | 申請（專利權）人： | 東北大學 |
| 主分類號： | G06F18/10 | 分類號： | G06F18/10;G06F18/22 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人： | 修睿;李洪福 |
| 地址： | 110819 遼寧*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 征模態 函數 重組 信號 相對 自適應 流程 工業 過程 工藝 參數 方法 | ||
1.一種基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應流程工業過程的工藝參數去噪方法，用于對高爐生產過程工藝參數進行去噪，其特征在于，包括如下步驟：
S1：獲取高爐煉鐵過程中相關的工藝參數，并獲取一定長度生產區間數據序列；
S2、在所述生產區間數據序列中取兩個不同的區間，分別記為數據區間P與數據區間Q；
S3：對區間P與區間Q內的數據序列分別進行經驗模態分解，其中區間P內的數據序列被分解為m個本征模態函數分量與1個余項分量，區間Q內的數據序列被分解為n個本征模態函數分量與1個余項分量；
S4：對得到的本征模態函數分量依據頻率由高到低的順序逐步重組，P中重組所得到的分量為m個，Q中重組所得到的分量為n個；
S5：計算兩個部分重組分量之間的相對熵值并組成二維向量，取得m×n對相對熵向量；
S6：計算每個相對熵向量到原點的歐式距離，并繪制二維向量的散點圖；
S7：分別對每一個P相對熵的散點圖以向量到原點間的歐式距離為依據，對距離偏差較大的離群點進行排除，基于此完成信號去噪。
2.根據權利要求1所述的基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應高爐參數去噪方法，其特征在于，每個數據區間長度為原數據區間長度的50％以上。
3.根據權利要求1所述的基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應高爐參數去噪方法，其特征在于，所述S3具體步驟如下：
S31：設置閾值與最大迭代次數；
S32：對所要處理的數據序列使用三次樣條插值法繪制上包絡線；
S33：對所要處理的數據序列使用三次樣條插值法繪制下包絡線；
S34：上包絡線與下包絡線進行算術平均運算，得到平均曲線；
S35：原數據序列減去平均曲線，得到新的信號，判斷新的信號是否滿足本征模態函數條件，若滿足則記為一個本征模態函數分量，原信號序列減去當前分量代替原始信號進行進一步分解；反之，則對新的信號繼續采用上述分解直到取得本征模態函數；
S36：對于最終無法再繪制包絡線的數據或達到最大迭代值后的信號，記為余項分量。
4.根據權利要求1所述的基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應高爐參數去噪方法，其特征在于，所述S6中繪制二維向量的散點圖具體包括如下步驟：依據P區間的每一個本征模態重組分量，對與該重組分量相關的相對熵二維向量繪制散點圖，即m張散點圖，每一張散點圖中有n個點。
5.根據權利要求1所述的基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應高爐參數去噪方法，其特征在于，所述S7采用的排除方法選擇箱線圖法。
6.根據權利要求1所述的基于本征模態函數重組信號相對熵的自適應高爐參數去噪方法，其特征在于，所述S7具體步驟如下：
S71：以相對熵所構成的二維向量到原點歐式距離為計算依據，去除每個散點圖中距離原點差異較大的離群點；
S72：計算每一張散點圖中余下的散點的點群中心到原點的距離，點群中心到原點最近的散點圖所對應的P重組分量，為P中普遍存在的噪聲信號，該信號重組分量記為Ps；
S73：對Q中的重組分量與分量Ps間的相對熵二維向量進行計算，二維向量距離原點最近的Q重組分量記為Qs，該分量為Q中普遍存在的噪聲信號，且與Ps的分布形式接近；
S74：P區間的原信號減去Ps重組分量形式或對Ps以外的IMF分量及余項分量重組以完成P區間信號的去噪；
S75：Q區間的原信號減去Qs重組分量形式或對Qs以外的IMF分量及余項分量重組以完成Q區間信號的去噪。
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