张秀锋,王 勇

(合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009)

基于EEMD和伪信号技术的涡街信号处理方法

张秀锋,王 勇

(合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009)

针对深海水平流涡街信号的微弱性、低频性,易被噪声淹没难以提取的特点,文章提出一种基于整体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和伪信号技术的消噪方法。通过分析经过EEMD分解及希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)后信号的时频特性,确定组成信号的主要两阶固有模态参数(intrinsic mode functions,IMF),结合双伪信号技术进一步处理后识别信号频率。模拟实验与仿真结果对比表明,该方法能有效提高信号的抗干扰能力,精确估计涡街信号频率。

希尔伯特-黄变换(HHT);经验模态分解(EMD);趋势项;微弱信号;涡街信号

0 引 言

随着科技的发展以及人类对海洋的不断探索,海洋的研究呈现从近海、浅海向深海发展的趋势,深海水平流作为海流的一部分,其研究也在逐渐受到关注。水平流不仅与渔产量有密切关系,关系到海洋资源的开发利用,还直接关系到环境保护[1],甚至影响到深海勘测技术,因此其研究无论从经济价值上还是科技发展上都具有重大意义。

然而,深海水平流的速率很小,根据台湾海峡海洋流速的判定[2],深海的水平流速一般在10 cm/s以内,难以直接测量。前期本研究团队已研制出可用于深海测量的三维流速传感器[3],通过对传感器的输出信号进行处理，识别出漩涡的脱落频率,根据库塔-儒科夫斯基条件[4],得到水平流速。

为了准确识别涡脱落频率,需要对涡街信号进行去噪处理。……