[发明专利]应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法有效
| 申请号： | 201811210824.6 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109522802B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 瞿逢重;江琴;张昱森;靳国正;张璟辰;张祝军;吴叶舟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，该方法是基于泵噪声为一组基的线性组合的假设，在泵噪样本提取出来之后，利用经验模态分解将所提取的泵噪样本分解成一组信号作为基，通过粒子群优化算法可以找到这组基最佳线性组合的系数，更新泵噪样本，提升消噪效果。本发明在有限个消噪周期中，以加权的形式对当前泵噪样本进行修正，使其在有限的迭代次数内逐渐收敛于变化后的单位周期内的泵噪波形，以适应系统在长时间运行过程中泵噪声的缓慢变化。 | ||
| 搜索关键词： | 应用 经验 分解 粒子 优化 算法 消除 方法 | ||
【主权项】：
1.一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取传感器获取测得的压力信号并进行低通滤波，得到滤除部分白噪声的泥浆压力信号。(2)以泵冲传感器测得的泵冲信号作为时间基准，得到泵噪声信号的周期T；(3)对步骤1的泥浆压力信号以步骤2的周期T为时间间隔进行分段截取，将所有分段信号求和并求平均；得到平均值最接近于周期性泵噪声在单个周期内实际波形的经验波形p(m)，即泵噪样本；(4)对泵噪样本进行模态分解，得到构成泵噪的一组基；(5)通过粒子群优化算法找到这组基最佳线性组合的系数，更新泵噪样本。
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