CN114994365B - 一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，属于加速度计信号处理领域，本发明实现方法为：对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号各IMF分量；对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量；然后使用原信号减去信噪比低的IMF分量，得到纯净信号，将纯净信号设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号；最后使用原信号减去LMS结果信号，得到低信噪比信号，对低信噪比信号进行小波阈值滤波，得到小波结果信号，将小波结果信号加上LMS结果信号，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号，即基于CEEMD、LMS和小波阈值实现对加速度计输出信号精准降噪。

Description

一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法
技术领域
本发明属于加速度计信号处理领域，涉及基于CEEMD、LMS及小波阈值的空气炮测试加速度计降噪方法。
背景技术
空气炮是测试强冲击加速度计的一种手段。大多数现有的强冲击加速度计测试技术都是通过霍普金森杆来实现的，空气炮的冲击能量比霍普金森杆高得多，这使得强冲击加速度计的测试更加可靠。
空气炮有着更高的冲击能量，但同时也产生了更为严重的噪声。现有的大多数强冲击加速度计信号降噪方法都是针对霍普金森杆测试的，而对于不同程度的噪声，降噪方法一般是不通用的。因此开发一种能够准确有效地降低空气炮测试的强冲击加速度计输出信号噪声的方法是很有必要的。
CEEMD、LMS自适应滤波和小波阈值方法是常用的信号降噪方法，但CEEMD和小波阈值方法单独使用时都会导致过度去噪问题，而LMS自适应滤波在实际工程应用中很难找到合适的期望信号。
发明内容
CEEMD和小波阈值方法单独对加速度计输出信号去噪时存在过度去噪问题，LMS自适应滤波在实际工程应用中很难找到合适的期望信号，本发明的主要目的是提供一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号(以下简称原信号)进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号各IMF分量，对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量；使用原信号减去信噪比低的IMF分量，得到纯净信号，将纯净信号设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号；使用原信号减去LMS结果信号，得到低信噪比信号，对低信噪比信号进行小波阈值滤波，得到小波结果信号，将小波结果信号加上LMS结果信号，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号，即基于CEEMD、LMS和小波阈值实现对加速度计输出信号降噪，相比于CEEMD、LMS和小波阈值单独使用，能够进一步改善对强冲击加速度计输出信号的降噪效果。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
本发明公开的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，包括如下步骤：
S1，对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号的各IMF分量。
S11，将空气炮测试的强冲击加速度计输出信号(原信号)复制为两组，一组加入设定好标准差的高斯白噪声，另一组加入与前一组幅值相反的高斯白噪声，具体如表达式(1)所示：
Figure BDA0003600663370000021
其中：M1和M2是原信号和分别添加的幅值相反的高斯白噪声的和，S是原信号，N是所添加的高斯白噪声；
S12，重复步骤S11，得到偶数多组加入高斯白噪声的信号，原信号加入高斯白噪声后得到的信号定义为合成信号，求得合成信号的包络线，通过判断原信号与上下包络线的平均值的差值是否符合条件来确定出各IMF分量；
S13，将步骤S12求得的多组IMF分量按分解顺序求平均值，得到最后结果的各IMF分量。
S2，对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量A。
S21，计算步骤S1所得的各IMF分量的能量密度和周期，具体如表达式(2)和表达式(3)所示：
Figure BDA0003600663370000022
Figure BDA0003600663370000023
其中：E是能量密度，N是数据长度，A是第i个点的幅值，Ta是平均周期，T是周期，F是IMF的傅立叶谱作为lnT的函数；
S22，对步骤S21所得的能量密度E和周期T分别取自然对数得到lnE和lnT，以lnT为横轴lnE为纵轴绘制坐标图；
S23，将步骤S22所得的坐标图中接近过原点且斜率为-1的白噪声线识别为信噪比低的IMF分量A。
S3，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B，将纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号C。
S31，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B；
S32，将步骤S31所得的纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，选取合适的传感器阶数，设置步长为原信号相关矩阵的最大特征值的倒数，对原信号进行LMS滤波，具体如表达式(4)所示，得到LMS结果信号C；
Figure BDA0003600663370000031
其中：N是滤波器阶数，x(n)是输入的原信号，w(m)是权值。
S4，使用原信号减去LMS结果信号C，得到低信噪比信号D，对低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E，将小波结果信号E加上LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
S41，使用原信号减去步骤S3所得的LMS结果信号C，得到低信噪比信号D；
S42，选择合适的小波阈值函数、小波分解层数和小波类型等参数，对步骤S41所得的低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E；
S43，将步骤S42所得的小波结果信号E加上步骤S3所得的LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
有益效果：
1、针对现有技术中尚无专门针对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号降噪方法，本发明公开的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号各IMF分量，对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量；使用原信号减去信噪比低的IMF分量，得到纯净信号，将纯净信号设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号；使用原信号减去LMS结果信号，得到低信噪比信号，对低信噪比信号进行小波阈值滤波，得到小波结果信号，将小波结果信号加上LMS结果信号，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号，即基于CEEMD、LMS和小波阈值实现对加速度计输出信号降噪，相比于CEEMD、LMS和小波阈值单独使用，能够进一步改善对强冲击加速度计输出信号的降噪效果。
2、本发明公开的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，将CEEMD的过度去噪结果作为LMS自适应滤波的期望信号，而不是直接输出CEEMD的过度去噪结果，不仅能够避免CEEMD单独使用时的过度去噪问题，还能够为LMS自适应滤波找到合适的期望信号，在此基础上，使用原信号减去LMS结果信号得到低信噪比信号，对低信噪比信号进行小波阈值滤波，由于小波阈值滤波处理的是低信噪比信号，而大部分的有用信号保留在LMS结果信号中，相比于小波阈值方法直接对原信号滤波能够保留更多的有用信号，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
附图说明
图1为本发明所述降噪方法对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号处理过程的流程图。
图2为通过本发明所述降噪方法步骤S1得到的强冲击加速度计输出信号各IMF分量。
图3为通过本发明所述降噪方法步骤S2得到的各IMF分量蒙特卡罗验证结果。
图4为通过本发明所述降噪方法步骤S3得到的LMS结果信号C。
图5为通过本发明所述降噪方法步骤S4得到的强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F。
具体实施方式
为了表明本发明解决的技术问题及有益效果，下面结合附图和实施例对发明内容做进一步说明。
图1为本发明所述降噪方法对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号处理过程的流程图。
参照图1，本发明所述的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，其具体步骤为：
S1，对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号(以下简称原信号)进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号的各IMF分量。
S11，将空气炮测试的强冲击加速度计输出信号(原信号)复制为两组，一组加入0.2倍原信号标准差的高斯白噪声，另一组加入与前一组幅值相反的高斯白噪声，具体如表达式(1)所示：
Figure BDA0003600663370000041
其中：M1和M2是原信号和分别添加的幅值相反的高斯白噪声的和，S是原信号，N是所添加的高斯白噪声；
S12，重复步骤S11进行20次，得到40组加入高斯白噪声的信号，通过三次样条插值法求得合成信号的包络线，通过判断原信号与上下包络线的平均值的差值是否符合条件来确定出各IMF分量；
S13，将步骤S12求得的40组IMF分量(40组IMF1到IMF11)求得40个IMF1的平均值作为最后结果的IMF1分量，求得40个IMF2的平均值作为最后结果的IMF2分量，一直求平均值直到得到最后结果的各IMF分量，即从IMF1到IMF11如图2所示。
S2，对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量A。
S21，计算步骤S1所得的各IMF分量的能量密度和周期，按照各个IMF分量每个点的幅值计算出能量，求得该IMF分量的能量密度，根据各个IMF分量的频谱图计算出周期，具体如表达式(2)和表达式(3)所示：
Figure BDA0003600663370000051
Figure BDA0003600663370000052
其中：E是能量密度，N是数据长度，A是第i个点的幅值，Ta是平均周期，T是周期，F是IMF的傅立叶谱作为lnT的函数；
S22，对步骤S21所得的能量密度E和周期T分别取自然对数得到lnE和lnT，以lnT为横轴lnE为纵轴绘制坐标图如图3所示；
S23，将步骤S22所得的坐标图中接近过原点且斜率为-1的白噪声线识别为信噪比低的IMF分量A，即将IMF1和IMF2视为信噪比低的IMF分量A。
S3，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B，将纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号C。
S31，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B；
S32，将步骤S31所得的纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，选取传感器阶数为20，求得原信号的相关矩阵，再计算得到原信号相关矩阵的特征值，选取原信号相关矩阵的最大特征值，求最大特征值的倒数作为步长，对原信号进行LMS滤波，具体如表达式(4)所示，得到LMS结果信号C如图4所示：
Figure BDA0003600663370000053
其中：N是滤波器阶数，x(n)是输入的原信号，w(m)是权值。
S4，使用原信号减去LMS结果信号C，得到低信噪比信号D，对低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E，将小波结果信号E加上LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F。
S41，使用原信号减去步骤S3所得的LMS结果信号C，得到低信噪比信号D；
S42，选择软阈值方式、4层小波分解层数和db4的小波类型，对步骤S41所得的低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E；
S43，将步骤S42所得的小波结果信号E加上步骤S3所得的LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
表1四种降噪方法结果对比。
Figure BDA0003600663370000061
使用本发明方法去噪后对原信号前5000点(静态平稳段)的平均幅值变化最小为0.0585G，优于小波阈值的0.0662G和CEEMD与小波阈值结合的0.1203G，大大优于CEEMD的40.9027G；本发明方法对原信号峰值的改变度最小为0.71％，优于小波阈值的1.42％和CEEMD与小波阈值结合的1.30％，大大优于CEEMD的7.62％，更能说明本发明方法可以避免过度去噪，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，其特征在于，包括如下步骤，
S1，对空气炮测试的强冲击加速度计输出信号进行CEEMD分解，得到强冲击加速度计输出信号的各IMF分量；
S2，对各IMF分量进行蒙特卡罗验证，识别出信噪比低的IMF分量A；
S3，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B，将纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，对原信号进行LMS滤波，得到LMS结果信号C；
S31，使用原信号减去步骤S2所得信噪比低的IMF分量A，得到纯净信号B；
S32，将步骤S31所得的纯净信号B设为LMS自适应滤波器的期望信号，选取合适的传感器阶数，设置步长为原信号相关矩阵的最大特征值的倒数，对原信号进行LMS滤波，具体如表达式(1)所示，得到LMS结果信号C；
Figure FDA0004119414860000011
其中：N是滤波器阶数，x(n)是输入的原信号，w(m)是权值；
S4，使用原信号减去LMS结果信号C，得到低信噪比信号D，对低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E，将小波结果信号E加上LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理；
S41，使用原信号减去步骤S3所得的LMS结果信号C，得到低信噪比信号D；
S42，选择合适的小波阈值函数、小波分解层数和小波类型等参数，对步骤S41所得的低信噪比信号D进行小波阈值滤波，得到小波结果信号E；
S43，将步骤S42所得的小波结果信号E加上步骤S3所得的LMS结果信号C，得到强冲击加速度计输出信号的降噪结果信号F，即基于CEEMD、LMS和小波阈值得到避免过度去噪的强冲击加速度计输出信号的降噪结果，实现对强冲击加速度计输出信号的高效精准降噪处理。
2.如权利要求1所述的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，其特征在于，步骤S1实现方法为，
S11，将空气炮测试的强冲击加速度计输出信号复制为两组，一组加入设定好标准差的高斯白噪声，另一组加入与前一组幅值相反的高斯白噪声，具体如表达式(2)所示：
Figure FDA0004119414860000012
其中：M1和M2是原信号和分别添加的幅值相反的高斯白噪声的和，S是原信号，N是所添加的高斯白噪声；
S12，重复步骤S11，得到偶数多组加入高斯白噪声的信号，原信号加入高斯白噪声后得到的信号定义为合成信号，求得合成信号的包络线，通过判断原信号与上下包络线的平均值的差值是否符合条件来确定出各IMF分量；
S13，将步骤S12求得的多组IMF分量按分解顺序求平均值，得到最后结果的各IMF分量。
3.如权利要求2所述的一种基于空气炮测试的加速度计输出信号降噪方法，其特征在于，步骤S2实现方法为，
S21，计算步骤S1所得的各IMF分量的能量密度和周期，具体如表达式(3)和表达式(4)所示：
Figure FDA0004119414860000021
Figure FDA0004119414860000022
其中：E是能量密度，N是数据长度，A是第i个点的幅值，Ta是平均周期，T是周期，F是IMF的傅立叶谱作为lnT的函数；
S22，对步骤S21所得的能量密度E和周期T分别取自然对数得到lnE和lnT，以lnT为横轴lnE为纵轴绘制坐标图；
S23，将步骤S22所得的坐标图中接近过原点且斜率为-1的白噪声线识别为信噪比低的IMF分量A。
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