[发明专利]一种游艇船体偏移检测方法

说明书

本申请涉及数据处理领域，提供一种游艇船体偏移检测方法，包括：利用EMD算法将采集的船体姿态信号进行分解，得到所述船体姿态信号对应的分量信号，每一分量信号表征信号在不同频率范围内的振动模式；从所述分量信号中确定参考信号；根据所述参考信号确定各分量信号的估计信号源，利用估计信号源对所述船体姿态信号进行去噪处理，从而得到待检测姿态数据；利用待检测姿态数据检测游艇船体偏移情况。该方法能够解决ICA算法无法区分频率相近的噪声信号的问题，使得获得去噪信号更加的准确。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种游艇船体偏移检测方法。

背景技术

游艇船体偏移是指游艇在航行或停靠时，船体相对于水平面发生的侧倾或倾斜现象。船体偏移可能会对游艇的稳定性、安全性和舒适性造成影响，因此需要进行监测和控制。船体偏移可以由多种因素引起：荷载分布：例如游艇上的货物、设备和乘客的分布可能导致船体的不平衡，进而引起偏移现象；外部环境：例如风力、潮汐和海浪等外部环境条件的变化也可能导致游艇船体的偏移；操纵操作：例如船员的操纵操作或舵机系统的故障可能会引起船体的意外偏移。

为了检测和控制游艇船体的偏移，通过安装倾斜传感器来实时监测船体的姿态角度，以检测船体是否发生偏移。但是因为船体漂浮在水面上，在通过倾斜传感器来采集船体的姿态数据时，会因为水面的波动造成采集获得的姿态数据存在噪声，并且也会因为机械震动导致数据存在噪声。因此需要对采集获得的姿态数据进行去噪处理，然后再根据去噪后的姿态数据来分析船体的偏移情况。

在现有技术中，对数据进行去噪的算法较多，其中独立成分分析算法（ICA）在对数据去噪具有较好的作用，该算法利用信号的统计特性，尤其是非高斯性，来分离出相互独立的源信号，可以将噪声与信号分离开来，从而实现去噪效果。但是因为本发明在对游艇船体姿态数据进行去噪时，因为存在水面的波动等原因，会产生相应的低频信号，造成低频信号的混叠，使得在通过ICA算法来进行去噪时，不能获得准确的估计混合矩阵，从而无法估计独立的噪声信号源，使得对信号的去噪效果不好。

发明内容

本发明提供一种游艇船体偏移检测方法，该方法能够解决ICA算法无法区分频率相近的噪声信号的问题，使得获得去噪信号更加的准确。

第一方面，本申请提供一种游艇船体偏移检测方法，包括：

利用EMD算法将采集的船体姿态信号进行分解，得到所述船体姿态信号对应的分量信号，每一分量信号表征信号在不同频率范围内的振动模式；

从所述分量信号中确定参考信号；

根据所述参考信号确定各分量信号的估计信号源，利用估计信号源对所述船体姿态信号进行去噪处理，从而得到待检测姿态数据；

利用待检测姿态数据检测游艇船体偏移情况。

在一实施例中，从所述分量信号中确定参考信号，包括：

基于各分量信号的极大值点之间的平均时宽确定各分量信号的可能周期；

如果相邻两条分量信号的可能周期的差值小于预设值，则将所述分量信号作为候选分量信号；

计算各候选分量信号的可能周期与所有分量信号的平均可能周期的差值，将差值时对应的候选分量信号作为所述参考信号。

在一实施例中，根据所述参考信号确定各分量信号的估计信号源，包括：

计算各所述分量信号对所述参考信号的影响程度；

基于分量信号对参考信号的影响程度确定各分量信号的估计信号源。

在一实施例中，计算各所述分量信号对所述参考信号的影响程度，包括：

计算各所述分量信号与所述参考信号之间可能周期的差异；

计算各所述分量信号与所述参考信号之间幅值的差异；

基于各所述分量信号与所述参考信号之间可能周期的差异、幅值的差异和各分量信号的方差计算各所述分量信号对所述参考信号的影响程度。