【摘 要】
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为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题,通过研究小波、经验模态分解、变模态分解等常见去噪算法,分析了泄漏声波信号的特点,将改进小波阈值去
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学黑龙江省网络与智能控制重点实验室,上汽通用汽车有限公司南厂冲压车间
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2020F005)
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为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题,通过研究小波、经验模态分解、变模态分解等常见去噪算法,分析了泄漏声波信号的特点,将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合,提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet:Variable Mode Decomposition-Wavelet)联合去噪算法。利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真,结果表明,该联合去噪算法性能优于常见算法。最后,将VMD-Wavelet联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理,研究发现,该去噪
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