【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电磁水表的降噪领域，具体设计一种基于优化模态分解联合小波降噪算法的电磁水表降噪算法
技术介绍
1、电磁水表作为常用的流量检测仪表，被广泛应用于工业环境中的各种导电液体的流量测量，电磁水表具有测量精度高、可靠性强、不易受到流体介质干扰等多个优点。电磁水表有稳态测量，瞬态测量，基于剩磁测量等多种方式其中。其中稳态测量因为其不受微分干扰影响应用最为广泛，但是因为功耗要求，其大多为低频测量，低频测量情况下，电磁水表精度很容易受到噪声干扰，尤其在小流量下噪声干扰非常大，严重影响电磁水表的精度。目前针对电磁水表的传统降噪算法有中值滤波，傅里叶变换降噪，卡尔曼滤波等。受到电磁水表材料性质，制造工艺，安装方法等因素影响，电磁水表在工作过程中会产生较多干扰。同时在电磁水表的工作环境中也存在大量的干扰噪声，在微小流量计量下，流量信号很容易被这些噪声干扰，造成最终流量计量产生误差，降低水表精度。
2、综上所述，为提高低频测量下电磁水表的精度，需要选择合适的信号处理方法提炼出淹没在众多噪声中的流量信号成分，精确分离流量信号和噪声信号才能有效提高电磁水表精度。
技术实现思路
1、本文为解决电磁水表低频测量下的小流量信号容易被噪声淹没的问题，提出改进天鹰寻优算法优化iceemdan结合改进小波阈值降噪算法。首先通过改进天鹰优化算法对iceemdan进行优化使其将流量信号分解为最优的模态分量，在通过排列熵筛选出流量信息比较丰富的imf分量，之后在联合改进自适应阈值函数的小波阈值算法进行
2、本文具体专利技术采用如下方案：
3、一种基于优化模态分解联合小波阈值降噪算法的电磁水表降噪算法，该方法包括如下步骤：
4、(1)改进天鹰优化算法对iceemdan的优化
5、(1.1)利用tent混沌映射和加入自适应权重因子使得天鹰优化算法可以平衡拓展探索和缩小探索的能力。使得其在迭代初期，让天鹰以更快速度移动，快速到达目标值附近，在迭代后期，让天鹰以较小速度移动，不易出现陷入局部最优的困扰。
6、(1.2)利用改进之后的天鹰优化算法对iceemdan的参数包括噪声幅值权重和噪声添加次数，将包络熵作为目标函数，筛选出包络熵峰值因子最大的分量作为最优分量。
7、(2)改进小波阈值算法
8、(2.1)对小波阈值算法加入自适应阈值，解决传统小波算法在不同分解层数采用相同阈值的导致出现信息丢失或者仍然存在过多噪声的情况，本文改进了阈值公式，使得其可以随分解层数逐层递减来对阈值进行自适应调节
9、(2.2)对小波阈值算法的阈值函数进行改进，硬阈值函数在均方误差意义上优于软阈值法，但是信号会产生附加震荡，产生跳跃点，不具有原始信号的平滑性。软阈值估计得到的小波系数整体连续性较好，估计信号不会产生附加震荡，但是由于会压缩信号，导致真实信号的信息丢失，为解决软，硬阈值缺点，提高降噪能力，通过对阈值函数的改进，使得其能够解决软，硬阈值函数的缺点同时提高降噪水平。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于优化模态分解联合小波降噪算法的电磁水表降噪算法，其特征在于包括优化模态分解的电磁水表流量信号提取算法和改进小波降噪算法。
2.根据权利要求1优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，ICEEMDAN算法可以根据不同信号自适应调整噪声水平，抑制信号中的噪声成分，并且能够保留信号中的流量信息，有效提高信号分解的效果。同时在选用改进的天鹰优化算法对ICEEMDAN的参数进行优化，为提高信号分解效果。
3.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，本专利技术采用包络熵作为天鹰优化算法优化的目标函数，当包络熵最小的时候获得最优的噪声幅值权重和噪声添加次数。
4.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，所述改进天鹰优化算法引入Tent混沌映射用来生成更好的初始化种群来改善种群多样性，防止优化过程中可能产生的种群分布不均匀问题。
5.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，通过加入自适应权重因子ω使得算法在迭代初期，让天鹰以更快速度移动，快速到达目标值附近，在迭代后期，让天鹰以较小速度移动，不易出
6.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，设置天鹰优化算法寻优过程的迭代次数，输出噪声幅值权重和噪声添加次数最小包络熵的最佳参数组合。
7.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，将噪声幅值权重和噪声添加次数最佳参数组合代入ICEEMDAN,进行模态的分解，得到最优的模态分组合。
8.根据权利要求1优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，采用排列熵排列熵计算每个模态分量的信息值，选出含有用信号丰富的IMF分量。大大提升最终电磁水表的降噪水平。
9.根据权利要求1改进小波降噪算法，其特征在于，对改进小波阈值算法确定小波基的选择，分解尺度的选择，阈值的选择，阈值函数的选择。通过不同小波基函数进行对比，并根据最终降噪结果的信噪比得到最优小波基和最优分解尺度。
10.根据权利要求1改进小波降噪算法，其特征在于，改进了阈值公式，使得其可以随分解层数逐层递减来对阈值进行自适应调节。
11.根据权利要求1改进小波降噪算法，其特征在于，改进了小波阈值函数，改进后的阈值函数非线性，既解决了软阈值函数存在恒定误差问题也解决了硬阈值函数局部信号震荡的问题，去噪效果更接近真实信号。
12.根据权利要求1优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，对所有降噪之后的IMF分量进行重构，得到最终所需要的流量信号。
...【技术特征摘要】
1.一种基于优化模态分解联合小波降噪算法的电磁水表降噪算法，其特征在于包括优化模态分解的电磁水表流量信号提取算法和改进小波降噪算法。
2.根据权利要求1优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，iceemdan算法可以根据不同信号自适应调整噪声水平，抑制信号中的噪声成分，并且能够保留信号中的流量信息，有效提高信号分解的效果。同时在选用改进的天鹰优化算法对iceemdan的参数进行优化，为提高信号分解效果。
3.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，本发明采用包络熵作为天鹰优化算法优化的目标函数，当包络熵最小的时候获得最优的噪声幅值权重和噪声添加次数。
4.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，所述改进天鹰优化算法引入tent混沌映射用来生成更好的初始化种群来改善种群多样性，防止优化过程中可能产生的种群分布不均匀问题。
5.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，通过加入自适应权重因子ω使得算法在迭代初期，让天鹰以更快速度移动，快速到达目标值附近，在迭代后期，让天鹰以较小速度移动，不易出现陷入局部最优的困扰。
6.根据权利要求2优化模态分解的流量信号提取，其特征在于，设置天鹰优化算法寻优过程的迭...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。