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题名优化变分模态分解的超声多普勒测流信号误差模型研究
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作者
赵军华
戴聪聪
李丛
冯阳
邓权
张清波
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机构
深圳市宏电技术股份有限公司
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2023年第9期16-24,共9页
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基金
城区内涝风险监测预警系统关键技术研发(KCXFZ202002011007040)
黄河南岸(内蒙段)基于生态安全地下水承载能力提升灌溉模式和管理机制研究(NSK2021-Z1)
5G工业互联网核心产品技术攻关及产业化项目(XMHT20210101008)。
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文摘
超声多普勒流量计的应用环境复杂多变,因此提高测量精度和误差,精确提取回波信号非常重要。提出了融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,简称SSA)的降噪模型,以更好地改善回波信号信噪比。该方法首先利用柯西变异算子产生随机迭代过程,克服了海鸥算法(Seagull Optimization Algorithm,简称SOA)容易陷入局部最优的特性;其次,采用包络谱熵值作为适应度函数,自适应优化VMD参数组合,同时引入云相似度值作为有效模态分量(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)筛选的标准;最后,针对中低频的二次谐波振荡现象,引入SSA加以解决。通过构造超声波模拟信号和走车实验数据实例,与小波阈值、经验模态分解(Empirical Mod Decomposition,简称EMD)等方法对比,分析CVSOA-VMD-SSA降噪效果。结果表明:对于仿真信号而言,CVSOA-VMD-SSA能克服模态混叠及SOA易陷入局部最优解问题,更有效地抑制噪声干扰,相较于EMD-SSA、SOA-VMD-SSA,信噪比最高达30.78 dB,均方根误差最低达0.01;对于走车实验而言,采用多组信号统计分析,确定云相似度阈值为0.6,对比不同走车流速探测精度,CVSOA-VMD-SSA误差最小,范围在0.01~0.03 m/s,该结果为实际工程应用提供理论支撑。
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关键词
超声多普勒
柯西变异
海鸥算法
变分模态分解
奇异谱分析
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Keywords
ultrasonic doppler
cCauchy variation
seagull algorithm
variational mode decomposition
singular spectrum analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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