李 宏, 褚丽鑫, 刘庆强, 路敬祎, 李 富

(1. 东北石油大学 a. 电气信息工程学院; b. 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室; 2. 大庆钻探工程公司 钻井一公司, 黑龙江 大庆 163318)

0 引 言

在油气管道泄漏检测中, 实际采集的油气管道泄漏信号具有非平稳性以及信号混合性的特点, 同时实际信号中含有大量的噪声, 然而经验模态分解(EMD: Empirical Mode Decomposition)算法和变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition) 算法都适用于分析处理非平稳信号, 并可对油气管道泄漏检测中所采集的信号进行处理[1-3]。为处理非线性平稳信号, Huang等[4]提出了一种自适应的经验模态分解(EMD)算法, EMD是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法, 其在信号分解时容易产生模态混叠现象, 从而导致分解的本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Functions)分量失真。为解决EMD模态混叠现象, Dragomiretskiy等[5]提出变分模态分解(VMD), 它是一种新的多分辨率变分模态分解算法, 也是一种完全非递归的自适应信号分解方法, 它不仅能将信号中的噪声良好地分离, 而且可有效地抑制信号分解中的模态混叠,克服了EMD算法的局限性。VMD虽然能很好地抑制模态混叠现象, 也能处理非线性信号, 去除信号中的噪声, 但为了提高VMD的去噪效果, 区分信号分量和噪声分量也是重要一步。

Ma等[6]提出了一种VMD和豪斯多夫距离相结合的去噪法, 该方法先通过VMD分解, 然后计算信号经VMD分解后各IMF分量与采集到的泄漏信号的豪斯多夫距离选取有效分量, 对选取的有效IMF分量进行重构, 从而达到去噪效果。Lu等[7]提出了一种VMD和改进的巴氏距离的去噪方法, 信号经VMD分解为若干个模态, 然后利用改进的BD(Bhattacharyya Distance)优选模态, 将有效模态进行重构得到去噪后的信号。……