[發明專利]一種基于CWOA-VMD算法的管道泄漏信號去噪方法

在審

• 申請號: 202210410610.3
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114757231A
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 林忠海;陳明玉;孫成帥;魏廣芬;王平建;王智曉;郝亞明;韓穎
• 申請（專利權）人: 山東工商學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F30/27;G06N3/00;G06F111/04;G06F111/10;G06F111/08
• 代理公司: 煙臺智宇知識產權事務所(特殊普通合伙) 37230
• 代理人: 李增發

本發明涉及信號去噪方法技術領域，具體是一種基于CWOA?VMD算法的管道泄漏信號去噪方法，通過混沌映射、自適應權重、自適應概率閾值改進傳統的WOA(CWOA)；根據CWOA算法分別建立包圍獵物、泡泡網捕食和隨機搜索的數學模型，將排列熵作為適應度函數，利用CWOA對VMD分解算法中參數組合K和α進行優化，使用參數優化后的VMD算法對管道泄漏信號進行自適應分解，得到一系列本征模態函數(IMF)分量；最后，根據相關系數法選取有效IMF分量進行重構,得到去噪后的管道泄漏信號。與現有技術相比，本發明經信號仿真和實測信號實驗表明，使用CWOA?VMD的尋優結果進行分解，信噪比相較于WOA?VMD和EMD顯著提高，且相對誤差和均方誤差均為最小，可以對信號進行有效的分解，從而去除信號中的噪聲，CWOA?VMD去噪效果更具優越性。

技術領域

本發明涉及信號去噪方法技術領域，具體是一種基于CWOA-VMD算法的管道泄漏信號去噪方法。

背景技術

隨著我國經濟社會的高速發展，其中管道運輸起著不可或缺的作用。管道運輸具有價格低、維護簡單和使用壽命長等優點被廣泛應用于人們的社會生活中。但是，由于一些人為或自然原因管道泄漏時有發生，甚至嚴重威脅著人們的安全。因此,及時發現泄漏、降低管網道損率對保障人民生活具有重要意義。

管道泄漏信號是一種非平穩的信號，實際采集到的管道泄漏信號是包含泄漏信號和背景噪聲的復合信號，因此直接使用該信號進行分析會對分析過程造成很大的干擾，所以需要對采集到的管道泄漏信號進行降噪處理。

Dragomiretskiy等于2014年提出的VMD算法是一種自適應非遞歸信號分解方法。該方法與EMD算法相比能夠有效地克服信號分解產生的模態混疊、端點效應等問題，擁有更好的魯棒性。但是，VMD算法需要預設分解個數K和懲罰因子α，如果K和α選取不夠合適，則會出現模態過分解或模態混疊現象

MIRJALILI等在2018年提出了一種模擬座頭鯨捕食行為的鯨魚優化算法(WhaleOptimization Algorithm，WOA)，WOA具有參數少，收斂精度高，全局搜索能力強等優點，在許多領域得到廣泛應用。但是WOA也存在初始種群分布不均、容易陷入局部最優等缺點。

發明內容

本文設計開發了一種通過混沌映射、自適應權重和自適應概率閾值改進的WOA與VMD算法相結合的管道泄漏信號去噪方法，解決WOA存在初始種群分布不均、容易陷入局部最優等缺點和VMD算法難以選擇合適的分解個數K和懲罰因子α的問題。

一種基于CWOA-VMD算法的管道泄漏信號去噪方法，根據CWOA算法分別建立包圍獵物、泡泡網捕食和隨機搜索的數學模型，其中：

①包圍獵物的數學模型表達式如式(1)和式(2)：

式中，為當前搜索個體與最優解的距離；t為當前迭代次數；為鯨魚個體位置；表示當前最優位置；和為系數向量，定義如式(3)和式(4)：

式中，為[0,1]之間的隨機向量；a隨迭代次數增加由2遞減到0；

②泡泡網捕食的數學模型表達式如式(5)：

式中，為當前個體與最優解之間的距離，b為螺旋方程的常量，l是[-1,1]范圍內的隨機數，p為[0,1]之間的隨機數，t為當前的迭代次數；e是數學中的一個常數，一個無限不循環小數，且為超越數，其值約為2.718281828459045；

使用自適應概率閾值p'來平衡全局尋優和局部搜索的能力，數學模型表達式如式(6)：