[发明专利]基于局部投影与小波包分解的机电系统信号组合降噪方法

说明书

本发明公开了发明基于局部投影与小波包分解的机电系统信号组合降噪方法，首先利用互信息法和Cao方法计算时间序列最佳延迟时间和最佳嵌入维数，重构出时间序列的高维相空间，先利用递归图方法计算合适的邻域半径，采用局部投影方法对相空间流形结构进行多次修复，并根据关联维数的变化来判别最佳的修复效果，同时在局部投影降噪的基础上采用小波包降噪方法从频域进行降噪，抑制高频噪声干扰，得到较为光滑的流形曲线，取得更好的降噪效果。本方法同时兼顾了动力学系统流形结构的修复和频域的降噪，对于信噪比为5‑25dB的中高强度噪声有很好的降噪效果，本方法对于中高强度噪声的抑制优势，可以得到较好的发挥。

技术领域

本发明涉及流程工业生产系统监测数据信号降噪领域。，具体涉及一种基于局部投影与小波包分解的机电系统信号组合降噪方法。

背景技术

流程工业生产系统生产设备繁多，且需要各种辅助系统，各结构单元之间不断地进行着物质、信息、能量的交换，系统内部关联耦合度高，是一个分布式的复杂机电系统。为监测和评估系统的实时状态，在生产系统中存在大量的监测点位，用DCS监测系统收集各监测点位的时间序列形成监测数据集。研究表明，流程工业系统监测数据具有混沌性，非线性等特点，而且系统工况波动剧烈，生产过程中存在着强烈的噪声和振动，对传感器的精度产生很大的影响。数据的不准确对后续基于数据的系统状态分析产生了较大的影响。而监测数据集的混沌性和强噪声等特点也给数据集降噪造成了很大困难。

针对混沌性数据的降噪问题，国内外专家做了很多相关的研究。Farmer提出基于最大似然估计的方法有效地减小了混沌信号中的噪声；Sun等使用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)类的方法进行了降噪；韩敏等对局部投影方法进行改进，提出了自适应的邻域选择方法，改善了局部投影方法的去噪效果。梁庆真等利用小波阈值方法与局部投影进行多次降噪，对心音信号起到了很好的降噪作用。其中基于局部投影的降噪方法，从系统嵌入学流形结构角度，进行局部线性多次逼近，从而有效抑制了混沌系统的噪声干扰。

发明内容

本发明的目的在于提供基于局部投影与小波包分解的机电系统信号组合降噪方法，以克服现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于局部投影与小波包分解的机电系统信号组合降噪方法，包括以下步骤：

步骤1)、根据Takens嵌入定理，将时间序列经过重构得到一个m维相空间；

步骤2)、以m维相空间中的第n个相点即观测点Y(n)作为参考点，计算每个点距离观测点Y(n)的欧式距离，得到相点之间的欧式距离之后，根据距离寻找邻域相点满足D_ni＜ε；

步骤3)、根据得到的邻域相点，求取邻域相点的质心

步骤4)、在邻域中，计算构成的邻域矩阵A_n，构成m×m的协方差矩阵C_n＝(A_n)^T(A_n)，计算C_n的特征值s₁≥s₂≥…≥s_m和对应的特征向量e₁,e₂,…,e_m最后得到q个最小特征值对应的特征向量并构成投影矩阵：

步骤5)、根据每一个邻域相点的邻域中心位置，对邻域相点进行修正，计算邻域相点的修正值；

步骤6)、将相空间进行反重构，恢复时间序列；

步骤7)、利用GP算法计算时间序列关联维度，根据关联维数的变化来确定最佳迭代次数，并输出降噪结果；若未达到最佳迭代次数，重新进行步骤1)至步骤6)，完成局部投影降噪；

步骤8)、在局部投影降噪结果基础之上，利用小波包方法进行降噪，抑制高频噪声的干扰。