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申请/专利权人：东北石油大学
申请日：2021-10-25
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN113962266B
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/24;G06F18/22;F17D5/02;F17D5/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.21#公开
摘要：本发明涉及的是一种基于改进的BAS‑VMD的管道泄漏信号去噪方法，它包括：利用声波传感器采集天然气管道在泄漏工况下的管道泄漏信号；对BAS进行改进，将单个天牛变为多个天牛，并让天牛在移动中学习群体经验以提高算法准确度；利用改进后的BAS算法确定VMD中参数模态数量K和带宽约束α，VMD分解信号，对管道泄漏信号进行自适应分解，得到多个模态分量；利用欧式距离ED筛选出有效分量并对其进行重构，去除噪声分量，得到去噪后的泄漏信号。利用本发明对管道泄漏信号进行去噪处理能得到较好的效果，在滤去噪声的同时还保留了管道泄漏信号中的有效特征。
主权项：1.一种基于改进的BAS-VMD的管道泄漏信号去噪方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、利用声波传感器采集天然气管道在泄漏工况下的管道泄漏信号；步骤二、对BAS进行改进，将单个天牛变为多个天牛，并让天牛在移动中学习群体经验以提高算法准确度；天牛的每次移动由自身最优位置和群体最优位置两方面的指导，天牛的移动方式用公式表示为：xnext＝x-A*step*dir*signfleft-fright+S*xbest-x其中：x为当代天牛的位置；xnext为下一代天牛的位置；A为认知因子，随着迭代次数而增大；S为学习因子，随着迭代次数而减小；step为步长；fleft为天牛左须的适应度函数值；fright为天牛右须的适应度函数值；xbest为到当前为止天牛的最佳位置；步骤三、利用改进后的BAS算法确定VMD中参数模态数量K和带宽约束α，VMD分解信号，对管道泄漏信号进行自适应分解，得到多个模态分量；步骤四、利用欧式距离ED筛选出有效分量并对其进行重构，去除噪声分量，得到去噪后的泄漏信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 一种基于改进的BAS-VMD的管道泄漏信号去噪方法
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