PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

来源 :吉林大学学报:信息科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ch3192530

【摘要】

：

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)

【作者】

：

杜颖李宏刘庆强路敬祎李富

【机构】

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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学人工智能能源研究院,东北石油大学黑龙江省网络化重点实验室,大庆钻探工程公司钻井一公司

【出处】

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吉林大学学报:信息科学版

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

VMD算法粒子群优化相关系数奇异值去噪

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61873058,NSFC51575407),中国石油科技创新基金资助项目(2018D-5007-0302),黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2020F005),东北石油大学青年科学基金资助项目(2018QNL-33),武汉科技大学冶金装备与控制教育部重点实验室开放基金资助项目(MECOF2019B01)。

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针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构。对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR:Signal to Noise Ratio)、

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