CN107356783A - 一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,包括以下步骤:步骤1:采集上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k);步骤2:运用基于小波变换自适应滤波方法对步骤1采集到的上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k)进行基于小波变换自适应滤波处理,得到滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k);步骤3:对步骤2滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k)进行互相关测速运算,得出气固两相流固相颗粒流速的测量值。本发明将基于小波变换自适应滤波方法应用到气固两相流交流电信号处理上,该方法对于气固两相流交流电信号的处理针对性强,能够提高气固两相流参数准确性以及稳定性。
Description
技术领域
本发明属于信号检测技术领域,具体涉及一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法。
背景技术
工农业生产过程中,对于大多数物料的输送所采用的气力输送系统都涉及到气固两相流体系。气固两相流的高精度测量对于提高电力、化工、钢铁、冶金、机械制造、医药等行业以及部门的生产效率,降低能耗、节约能源有着十分积极的意义。
静电传感器检测到的气固两相流信号是微弱信号,一般是微伏级,在复杂、恶劣、多变的工业现场环境中,微弱信号极易受到噪声干扰,导致气固两相流交流电信号信噪比偏低,使得运用相关参数分析算法计算出来的气固两相流参数准确性较低,运用传统的滤波方法对气固两相流交流电信号进行处理,效果不佳,并且静电传感器所检测到的气固两相流信号先验知识是未知的,噪声会随着周围环境的变化而变化,针对这类的信号特征,寻求一种适用于气固两相流交流电信号的滤波方法,对于气固两相流参数的准确、稳定测量有着重大的意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,以解决目前气固两相流参数测量问题中存在的参数测量精度低的问题。
本发明采用以下技术方案:一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交
流电信号处理方法,包括以下步骤:
步骤1:采集上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k);
步骤2:运用基于小波变换自适应滤波方法对步骤1采集到的上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k)进行基于小波变换自适应滤波处理,得到滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k);
步骤3:对步骤2滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k)进行互相关测速运算,得出气固两相流固相颗粒流速的测量值。
作为本发明进一步的方案,所述步骤1是利用静电传感器所检测到的荷
电信号经过信号调理模块、信号采集模块得到上、下游气固两相流交流
电信号序列X1(k)、X2(k)。
作为本发明进一步的方案,下游气固两相流交流电信号X2(k)的处理方法与上游气固两相流交流电信号X1(k)的处理方法相同,以上游气固两相流交流电信号X1(k)作为滤波信号进行说明,所述步骤2具体方法为:
步骤2.1:设置小波分解层数J,分解滤波器系数向量G、H,初始权值序列W(0)、滤波器阶数N、各细节尺度步长因子μD,j,其中,j=1,2,…,J,近似尺度步长因子μA,J,数据长度n,重构滤波器系数向量g、h;
步骤2.2:采用离散小波变换的快速算法-Mallat分解算法对上游气固两相流信号X1(k)进行J层小波分解,分解后的各尺度信号分别是J层近似分量AJ、J层细节分量DJ、J-1层细节分量DJ-1、J-2层细节分量DJ-2、…、1层细节分量D1;
步骤2.3:计算各细节尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号其中,j=1,2,…,J,计算近似尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号
步骤2.4:计算误差信号e(k),
步骤2.5:按照各细节尺度权值更新公式WD,j(k+1)=WD,j(k)+2μD,je(k)Dj(k)更新下一时刻各细节尺度的权值,按照近似尺度权值更新公式WA,J(k+1)=WA,J(k)+2μA,Je(k)AJ(k)更新下一时刻近似尺度的权值;
步骤2.6:k=k+1,若k≤n/2,返回步骤2.2,否则,输出经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J;
步骤2.7:采用离散小波变换的快速算法-Mallat重构算法对经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J进行重构,得到基于小波变换自适应滤波处理后的上游信号Y1(k)。
本发明的有益效果:本发明将基于小波变换自适应滤波方法应用到气固两相流交流电信号处理上,与传统的滤波方法相比较,该方法对于气固两相流交流电信号的处理针对性强,能够提高气固两相流参数准确性以及稳定性。
附图说明
图1是本发明中基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法基本结构示意图;
图2是本发明中离散小波变换的快速算法-Mallat分解算法示意图;
图3是本发明中离散小波变换的快速算法-Mallat重构算法示意图;
图4是本发明中基于小波变换自适应滤波方法对气固两相流交流电信号的处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,如图1所示,x是气固两相流交流电信号,对信号x进行小波分解,如图2所示,得到各个细节尺度信号D1,D2,…,DJ,以及J层近似分量AJ,然后经过最小均方自适应(LMS)滤波器得到k时刻的输出信号yD,j(k)、yA,J(k),wD,j(k)、wA,J(k)是k时刻滤波器权值,j=1,2,…,J,e(k)是k时刻的误差信号,根据各细节尺度权值更新公式WD,j(k+1)=WD,j(k)+2μD,je(k)Dj(k)更新下一时刻各细节尺度的权值,根据近似尺度权值更新公式WA,J(k+1)=WA,J(k)+2μA,Je(k)AJ(k)更新下一时刻近似尺度的权值,以达到最佳滤波,得到滤波后的信号,对滤波后的各个尺度信号进行小波重构,如图3所示,基于小波变换自适应滤波方法具体按照以下步骤实施:
步骤1:采集上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k):静电传感器检测到的信号经过信号调理模块、信号采集模块得到气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k);
步骤2:运用基于小波变换自适应滤波方法对步骤1采集到的上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k)进行基于小波变换自适应滤波处理,得到滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k),以上游信号X1(k)作为滤波信号进行说明,下游信号X2(k)的处理同上游信号处理方法一样,如图4所示:
步骤2.1:设置小波分解层数J,分解滤波器系数向量G、H,初始权值序列W(0)、滤波器阶数N、各细节尺度步长因子μD,j,其中,j=1,2,…,J,近似尺度步长因子μA,J,数据长度n,重构滤波器系数向量g、h;
步骤2.2:采用离散小波变换的快速算法-Mallat分解算法对上游气固两相流信号X1(k)进行J层小波分解,分解后的各尺度信号分别是J层近似分量AJ、J层细节分量DJ、J-1层细节分量DJ-1、J-2层细节分量DJ-2、…、1层细节分量D1;
步骤2.3:计算各细节尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号其中,j=1,2,…,J,计算近似尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号
步骤2.4:计算误差信号e(k),
步骤2.5:按照各细节尺度权值更新公式WD,j(k+1)=WD,j(k)+2μD,je(k)Dj(k)更新下一时刻各细节尺度的权值,按照近似尺度权值更新公式WA,J(k+1)=WA,J(k)+2μA,Je(k)AJ(k)更新下一时刻近似尺度的权值;
步骤2.6:k=k+1,若k≤n/2,返回步骤2.2,否则,输出经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J;
步骤2.7:采用离散小波变换的快速算法-Mallat重构算法对经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J进行重构,得到基于小波变换自适应滤波处理后的信号Y1(k)。
步骤3:对步骤2滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k)进行互相关测速运算,得出气固两相流固相颗粒流速的测量值。
本发明将小波变换与自适应滤波方法相结合,取两种方法的优点,对气固两相流交流电信号的处理效果良好,通过对气固两相流交流电信号进行基于小波变换自适应滤波处理来提高信号的信噪比,使用该方法处理后的信号进行互相关分析运算,获得更加准确、更加稳定的气固两相流参数测量值。
以上所述为本发明较佳实施例,对于本领域的普通技术人员而言,根据本发明的教导,在不脱离本发明的原理与精神的情况下,对实施方式所进行的改变、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:采集上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k);
步骤2:运用基于小波变换自适应滤波方法对步骤1采集到的上、下游气固两相流交流电信号X1(k)、X2(k)进行基于小波变换自适应滤波处理,得到滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k);
步骤3:对步骤2滤波后的上、下游信号Y1(k)、Y2(k)进行互相关测速运算,得出气固两相流固相颗粒流速的测量值。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,其特征在于,所述步骤1是利用静电传感器所检测到的荷电信号经过信号调理模块、信号采集模块得到上、下游气固两相流交流电信号序列X1(k)、X2(k)。
3.根据权利要求1所述的一种基于小波变换自适应滤波的气固两相流交流电信号处理方法,其特征在于,下游气固两相流交流电信号X2(k)的处理方法与上游气固两相流交流电信号X1(k)的处理方法相同,以上游气固两相流交流电信号X1(k)作为滤波信号进行说明,所述步骤2具体方法为:
步骤2.1:设置小波分解层数J,分解滤波器系数向量G、H,初始权值序列W(0)、滤波器阶数N、各细节尺度步长因子μD,j,其中,j=1,2,…,J,近似尺度步长因子μA,J,数据长度n,重构滤波器系数向量g、h;
步骤2.2:采用离散小波变换的快速算法-Mallat分解算法对上游气固两相流信号X1(k)进行J层小波分解,分解后的各尺度信号分别是J层近似分量AJ、J层细节分量DJ、J-1层细节分量DJ-1、J-2层细节分量DJ-2、…、1层细节分量D1;
步骤2.3:计算各细节尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号其中,j=1,2,…,J,计算近似尺度信号经最小均方自适应滤波输出信号
步骤2.4:计算误差信号e(k),
步骤2.5:按照各细节尺度权值更新公式WD,j(k+1)=WD,j(k)+2μD,je(k)Dj(k)更新下一时刻各细节尺度的权值,按照近似尺度权值更新公式WA,J(k+1)=WA,J(k)+2μA,Je(k)AJ(k)更新下一时刻近似尺度的权值;
步骤2.6:k=k+1,若k≤n/2,返回步骤2.2,否则,输出经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J;
步骤2.7:采用离散小波变换的快速算法-Mallat重构算法对经过最小均方自适应滤波后的各个尺度的信号YD,j和YA,J进行重构,得到基于小波变换自适应滤波处理后的上游信号Y1(k)。
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