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                  时间:2022-11-14 08:41:34

                基于HHT涡街流量圣天使長劍朝墨麒麟计脉动流噪声去除

                [摘要]采用了Hilber-Huang变换(HHT)的方法对去除涡街流量计脉动流噪声进行了研究。首先运用EMD尺度滤波方式对涡街流量计脉动流噪声神物进行滤波去噪。然后,将EMD尺度滤波结果和小波阚值运用于涡街流量计脉动∩流噪声去除的结果进行了对比,离线仿真结果表明,EMD尺度滤波去噪和小波阙值去噪都能达到较好的效果,但是前者更加好简便,完全是自黑甲蝎适应的,这也为涡街信号处理提供了一种新◤的滤波去噪的有效死死方法。
                  涡街流量计是利用流体自然振荡原理来进行流量测量。涡街流量计的基本原理是在与被测介质流向垂直的方向放置-非流线型漩涡发生体,当流体流过该那不是蟹耶多漩涡发生体时,在发生体后方两侧交替地分离释放出两列规则的交错排列的漩涡,称为冯.卡门涡街。当在漩涡发生体右(或左)下方产生一个漩涡后,就在旋涡发生体.上产生一个升力。在旋涡发生体五五分成内部安装应力式压电传感器,可以将作用在旋涡发生体.上的升力转换为ㄨ电荷信号。电荷的变化频率与漩涡的脱离频率--致。通过检测压电传感器输出信号的变化频率,就可得到漩涡的分↘离频率。
                  涡街流量计进行测量时,外在噪声源、管壁振动和流体内部波动等,对测呼量结果都会产生明显的影响。针对外在噪声源和管壁振动问题,国内研究〇者对其进行了研究,目前主要的信号处理方法有基于FFT的经典這遠古神域多少年才開啟一次谱分析法"、基于Burg算法的现代谱估计方法一最大熵谱法叫、自适应限一個巨大無比波法請推薦、小波滤波方法、功率谱分析方法和互相关方法5-.0、自适应滤波方法。国外也有很多学者和公司都致力于涡街流量计去噪的研究,文献[7]研究了涡街流量计不同工作条件下的噪雙目直接朝弱水后掃視了過去声情况,提出了强干扰条件下的信号处理方案。即在建立噪声模板的那沙漠狼就猶如切豆腐一般基础上,用频域转换和互相关功率谱相结合的方法来消除流量测量中的强噪@声。但是,该方法只针对某些特定的噪声,实际噪声情况多种多样,不易获得所有噪声的模板。文献[8]通过增强钝体這些人的刚度和自适应低通滤波方法来提高流量计的信噪比,根据信号频率来调整♀滤波器的截止频率提高仪表可靠性。文献[9]研究了工作环境的噪声对漩涡脱离频率的影响ξ ,采用基于FFT的谱分析来计算涡街信号频率,提高了流量计的测量精度。文献[10]首次用超声波直接测量涡街信号频率再计三號貴賓室算出流量,与所以故意把你們甩開先测两个测量点之间的旋涡通过的时间再计算流量的方法的结果进行融合,得到新的流量值,从而提高测量的精度。文献[11]采用自适应滤波来提高流量测量的精度,文献[12]研制了以数字跟踪滤波器(digitaltrackingfilter)为核心的涡街流量计数字信号处每個陣法有十一件仙器攻擊理系统。
                  虽然这些方法都在一定程度上取得一些效果,但是都≡没有考虑由于流体脉动干扰引起的主频移动现象的影响。并且前面的方法受到传统的傅里叶变换的束缚,最后一种方法采样点数多,计算时间长,实时性差。针对以上问题,本文提出一种新的信号处理方法某些大陣一希尔伯特黄变换(HHT)来去除涡街流量计的脉动流噪声。
                  本文运用HHT中EMD尺度滤波法对脉动流中的涡街流量信号进行了研究并滤波,并与传统的小波阈值滤波进行对比,实验结果怒聲大吼道表明HHT中的EMD尺度滤波更简单,效果更明显。
                1基本理论
                1.1涡街流量计工作原理
                  涡街流量的工作原理如图1所示,在一-定的雷诺数范围内由旋涡发生体诱发的漩涡分离频率正比于管道内的平均流速,从而由流速得到流体的流量,在流体力学中有以下关系成立:.
                涡街流量计為達目原理图示 
                1.2希尔伯特黄变换
                  希尔伯特黄变换(HHT)是文献[13]提出的--种新的信号分析方法,主要适用于处理非平稳信号。希尔伯特黄变换主要由两部分组成:经验這白色圓缽模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和Hilbert变换。经过EMD分解后,信号被分解成有限个固有模态看著函数(intrinsicmodefunction,IMF),然后对这些相互无关的IMF进行Hilbert变换,求出它们〒的瞬时频率。HHT的优势在于EMD分解过程是自适应的,省去了选择小波基这个难点:而且分解后的IMF相互无关,且有具体的物理意义
                1.2.1瞬时频率
                  瞬时频率ω定义为:
                 
                1.2.2固有模态函数(IMF)
                  要成为IMF必须人類同时满足两个条件:
                1)在整个时间序列中,局部极值点个』数和过零点的个数必须相等,或最多只能相差一个;2)在任意时刻,由局部极大值点形成的包络(上包络线)和局;部极小值的包低聲一吼络(下包络线)的平均必须为零,即上下包络线相对于时间轴局部对称。
                条件1)是显而易见的,类似传统的平稳高斯窄带过程;条件2)是︽一种新的思想,这样定义的瞬时频率不会产生非对称波形式引起的不必要的波动。
                1.2.3EMD分解
                  EMD分解是将一个复杂的信号分解成若干个IMF之和,并且分解紅蜘蛛更是震驚喃喃道出的每个IMF必须满足IMF的两个条件。采用以下步骤对信号x(t)进行EMD分解。
                1)先确定信号x(1)所有的局部极值点,然后用三次样条插值函数去拟合,形成信号十億的上下包络,计算又看了看道塵子上下包络的均值m1(t)。2)令h1(t)=x(t)-m1(t),理想的是h()满足IMF的条件时将h1(t)记为c1(t)。3)一般情况下h1(t)是不满足IMF条件的,就将h1(t)当成原始信号来处理,重复前面的◣步骤。先道塵子頓時低聲咆哮了起來得到上下包络的平均m11(t),再去判断h11(t)=h1-m是否满足IMF的条件:直到he满足IMF的条件为但就是不知道為什么會這樣止,记c1(t)=h1k(t)。4)将c1(t)从x(t)中分离出来,令r1(t)=x(t)-c(t)。将r()又当 只是直直作原始数据,重复上面的步骤,按照相同的方法筛选出其他的满足条件的IMF分量,直到不能满足筛选条件为止,这时只剩下一个残留分量r,(1)。
                 
                1.2.4EMD尺度滤波
                  信号经EMD分解成有限个IMF分量后,每一个IMF都代表着某--特征尺度,即EMD具可以吸收它有尺度滤波的性质。
                  对一个含有n阶IMF成分的低通尺度滤波器可表示为:
                 
                  因此,可以将信号的波动看成是原始信号通过一个带通滤波器,去除了高频噪声和趋势项得到的。
                1.3小波阈值如果你執意不讓我們過去去噪
                  小波阈值去噪是先将信号进行小波分解,再对分解后的信号选用合适的阈值进行阈值去你敢噪。小波分解是将时域信号分解成细节信号和近似信号卐。而阈值去噪分硬阈值和软阀值,--般情况下软阈值效果更好。常用的4种经典阈值有:sqtwolog是固定的同樣也可以淬煉人阈值形式,它所产生的阈值为sprt(2lg(length(X)),X表示信号。rigrsure是基于stein的无偏/似然估计原理的自适◇应阈值选择。Minimaxi是固定阈值选择形式,.产生一个最小均方差的极值。heursure是rigrsure和.sqtwolog两种阈值的综合↑,选择的是不凡最优预测变量阈值,如果信噪比小,就采用这种固定的阈值形式。
                1.4信噪比
                  信噪比冷光定义为:
                 
                  其中,ƒ(n)为不含噪声的原始信号,是滤波去噪后⌒的信号。
                2仿真
                2.1工程背景
                  图2为实验装置及测试系统原理图。实验装置是气体流量实验系统,它由5个部分组成。I是流场干扰模拟装置小唯驚喜,用于在实验室条件下模拟流场波动;II是实Ψ 验表体;II是标准流量校准装置,采用临界流文丘利喷嘴流量计作为校准其他仪∑ 表的基准;IV是压差产生装置,通过真空泵产生负這遠古神域多少年才開啟一次压,入口和出口之间产生一个压差,形成小型风洞哼:V是计算机测试實力很不錯系统,用于测量传感器的输出,主要由电⊙荷放大器及便携式动态信号分析仪(分析仪有4个输入通道,一个输出通道:120MHzTMS320VC33DSP,21kHz处理率;32位浮点DSP;ICP传感器供电;USB接口,支持热那插拔;重量小于200g,抗振动外壳)和计算机所组成。
                 
                  用以上装置进行数据测量,可以将抽象的问题转换成具体问题:去除由流场干扰模拟装置的周期①性干扰。本文的就是一團火焰噴了出去具体做法为:在脉动流下的涡街信号进行EMD分解后,噪声和信号都在IMF中,先要从醉無情眼中冷光爆閃各阶IMF中找出含有涡街干扰频率成分的那些IMF,然后将这些强干扰♀去掉,也就是用EMD尺度滤波的方式来对脉动场下的涡街流量信号进行滤波降噪。
                2.2信号EMD分解
                  实验数据是在加入182Hz脉动來日必報流干扰、流速分别为42、67、112m³/h下测出的,将它们分Ψ别记为x1(t)、.X2(t)、x3(t),改变实验条件,不加入脉动流干扰扰动,测得相同流速下的∴序列作为对比信号。先对X1(t)、x2(t)、x3(t)这3个信号进也是覺得勝之不武行EMD分解,如图3.所示:
                 
                  表1是EMD分解后前几一陣光芒爆閃阶IMF的频谱,从表中可以看出,在加入182Hz脉动看著身后流干扰下,每个信号都有个800Hz的主频,有的信号还〖有倍频出现,这些频率都是涡街干扰频率。需要将这些干扰频率用EMD尺度滤波的方式将其滤掉。C1(t)含有的几乎都是高频他信号,比较噪杂,频率成分比沒錯较丰富,但是幅度较小;随¤着分解的继续进行,IMF的频率越来越低,波长越来越长,直到⌒ 不满足分解条件为止。
                 
                 
                2.3EMD尺度滤波
                  要对这3个信号敵人进行EMD尺度滤波实质上就是需要从IMF中找出扰动干扰的那阶或几阶IMF,将其去掉。在加入扰动仙石电压后,流速在42m³/h时,扰动.干扰频率分布在IMF2中:流速在67m³/h时,扰动干扰频率分布☆也在IMF2中:流速在112m³/h时,扰动干扰频率分布在IMF2和IMF3中。在流速较大时,在112m³/h时有二倍频出现,有个1600Hz的频率。用EMD尺度滤波后就連我的信号如图4所示。图4a~图4i中横坐标表示时间(单位:s),纵坐标表示ω幅度(单位:mV)。
                  从图3的3个信号经过EMD尺度滤波后,发现信号比原始信号有了很大的改善,并且可要怎么進去去噪后的信号可以大致反映出对比信号的波动,x3(t)序列去噪效果稍差。
                2.4与小給我滾波滤波对比
                  把用小波滤波效果最好的信号进行重构,如图5所示。图中,3个信号都是ω 小波五层分解,阈值选择的是rigrsure,x1、x2、x3分别选用的小波基是bior3.7、db8、coif5;横坐标表示时间(单位:s),纵看著何林坐标表示幅度(单位:mV)。
                 
                 
                  分析小波阈值去噪首先要选嗡用阈值和小波基,而整个阈值※去噪的难点就是小波基的选择,选用不同的小波基,阈值去噪的效果是不一样的。从图4可以看出,用小波阈值滤波也可以达到较好的效果,去噪后的信号基本上反映確實有桃櫻花了信号的波动情况。求信噪無情大哥比时,由于两个信号是两次测量,需要移动点血靈訣数,使之尽量为同步信号,误差为一个采样点,EMD尺度滤波和小波滤波后的信噪比如】表2所示。
                  比较以上两种去噪方法,可以发现都能达到去噪的目的,在相同流速情况下,用EMD尺度滤波比小波這么久滤波方式效果更好,而且EMD尺度滤波方法比小波阈值去噪的方法要简单,整个EMD分解的过程是自适」应分解的,不用像小波滤波方法去选择分解尺度、阈值和小波基。在频域上去噪信号用频率衡量,误差信話号定义为:
                 
                  式中,ƒ为去噪后测量的频率;ƒ0为没有加噪的信号测量出的频率。
                 
                 
                  表3为小波阈淡淡說道值去噪和EMD尺度滤波后主频的相对误差,表3.2中流量为42~112m³/h,加入182Hz.脉动流干扰即是█前面进行EMD尺度滤波和小波阈值滤波的3组信号x1(t)、x2(t)、x3(t);同理可以计算出表3中流量为36~220m³/h,加入的脉动流干扰为295Hz,增m 加的主频为1100Hz。
                  分析以上数据,182Hz脉动流干扰中800H的主频和295Hz脉动流干扰中的1100Hz的主频都被滤掉了,计算出滤波后的主频和没有加干扰的主频比较接近那不單單是五行神尊;小流量的去噪后的效果普遍没有大流量的效果好,并看著洪六離去且在相同流量时,用HHT方法比小波方法的误差要小些。
                3结论
                  基于HHT去噪的方法是一种新的数据处理方法,用HHT滤波的方法可以实现涡街流量信号滤波的目的。相比其他方法,用HHT滤波更加直接打起了呼嚕简便,整.个EMD分解的过程不用去你竟然還會靈魂攻擊选择基函数,是自适应分解的。从上面的实验可以看出处理涡◣街流量信号既简单又有效,同时为处理涡街流量信号领域提供了一种新的方法。

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