基于變分模態(tài)分解的超聲導波斷軌監(jiān)測算法研究.pdf

1、軌道交通是目前最重要的交通工具之一，斷軌是影響其交通安全的核心問題。在鐵道交通中，暴露在外的鋼軌經(jīng)常會受到各種自然現(xiàn)象的侵蝕。列車是由多類機械、電氣裝置組合而成的設(shè)備，在運行時會產(chǎn)生甚至引入各種噪聲，而要準確地查看軌道工作狀況，采用良好的算法濾除掉環(huán)境中的各種噪聲至關(guān)重要。
　　本文研究超聲導波斷軌監(jiān)測系統(tǒng)中的信號去噪算法。由于該系統(tǒng)中超聲波信號是一種非線性非平穩(wěn)微弱信號，極易受噪聲影響，為了達到更好的去噪效果，本文首先釆用經(jīng)驗模

2、態(tài)分解算法（EMD）、集成經(jīng)驗模態(tài)分解算法（EEMD）對信號進行濾波分解，發(fā)現(xiàn)EMD算法在求解過程中會出現(xiàn)端點效應和模態(tài)混疊，這些問題會導致EMD分解效率降低，信噪比下降；EEMD是在EMD的基礎(chǔ)上加入了高斯白噪聲，雖然在一定程度上抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象，然而EEMD算法繁瑣，計算復雜，在算法的某些參數(shù)選取上，倘若選擇不當，則依然會出現(xiàn)模態(tài)混疊，導致EEMD算法失效；針對這些不足，本文采用變分模態(tài)分解算法（VMD）對超聲導波信號去噪，對比E

3、MD、EEMD算法，從算法復雜度看，VMD算法實施簡單，算法復雜度降低30％--50%；從信噪比和均方誤差性能分析，VMD信噪比提升了6%--31%，均方誤差降低了9%--19%；從重構(gòu)信號的幅值看，對于微弱信號，EMD、EEMD重構(gòu)后的信號幅值衰減很大，被噪聲湮沒，VMD重構(gòu)后的信號幅值較接近原始信號，較前兩者幅值提高了23%--48%。VMD算法性能最佳，去噪效果最好，尤其在噪聲特別嚴重的時候，信噪比大幅提升。
　　論文采用M