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  • 頭條河北工業(yè)大學(xué)科研人員提出鐵路繼電器參數(shù)降噪的新算法
    2022-10-08 作者:李文華、姜惠 等  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語針對鐵路繼電器參數(shù)的噪聲問題,為提取其有效信息,省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(河北工業(yè)大學(xué))、沈陽鐵路信號有限責(zé)任公司的研究人員李文華、姜惠、趙正元、潘如政、胡康生,在2022年第10期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文,總結(jié)有關(guān)研究方法的優(yōu)缺點(diǎn),建立一種基于改進(jìn)波形匹配延拓法優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法,利用自相關(guān)函數(shù)分離含噪信號,小波閾值去除噪聲的混合降噪模型。

    鐵路繼電器是實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)、信號傳遞、電路隔離的關(guān)鍵設(shè)備,在鐵路系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。它的可靠性將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全,因此對鐵路繼電器參數(shù)進(jìn)行有效分析是十分必要的。

    繼電器參數(shù)是反映其工作特性及可靠性的一項(xiàng)重要指標(biāo),對繼電器參數(shù)的有效分析,不僅有助于分析繼電器失效的機(jī)理,還可為其性能分析和壽命預(yù)測提供重要數(shù)據(jù)支持。由于參數(shù)數(shù)量達(dá)百萬之多,因此對繼電器參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理是十分必要的,而濾波降噪方法的選擇正是前期處理的重中之重。

    小波閾值去噪是目前常用的繼電器參數(shù)降噪方法,針對單一方法濾波降噪的不足,其他領(lǐng)域的學(xué)者提出了此算法與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)相結(jié)合的降噪方法。研究結(jié)果表明,將EMD分解與小波閾值去噪相結(jié)合,能夠解決小波閾值去噪算法對含噪分量分解不細(xì)致的問題,并且在EMD分解的基礎(chǔ)上利用小波去噪進(jìn)行二次去噪,能夠有效抑制高頻白噪聲,使聯(lián)合方法優(yōu)于單一方法。但EMD分解產(chǎn)生的端點(diǎn)效應(yīng)問題還需進(jìn)一步改善。

    目前,廣大學(xué)者已提出一些抑制EMD端點(diǎn)效應(yīng)的方法。

    • 有學(xué)者提出鏡像連續(xù)法,克服了由于鏡放置位置不是極值點(diǎn)而產(chǎn)生的連續(xù)誤差。這種方法直觀性強(qiáng),操作也簡單,但是對信號本身的對稱性要求高,在處理對稱性不強(qiáng)的信號時(shí),容易產(chǎn)生誤差。
    • 有學(xué)者提出一種基于改進(jìn)極值波延拓與對稱中點(diǎn)插值相結(jié)合的端點(diǎn)效應(yīng)抑制方法。此方法在對比趨勢時(shí),對于內(nèi)部波形與邊緣波形的聯(lián)系考慮較少。
    • 有學(xué)者提出一種基于時(shí)間尺度的端點(diǎn)延拓方法,應(yīng)用到原始風(fēng)速信號的數(shù)據(jù)處理中。此方法對于數(shù)據(jù)量較大的參數(shù)序列運(yùn)行時(shí)間較長,不適合超百萬次的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
    • 有學(xué)者提出了一種基于自適應(yīng)序貫相似性檢測波形匹配延拓的端點(diǎn)效應(yīng)抑制方法,提高了子波截取的合理性與匹配的準(zhǔn)確性。此方法將端點(diǎn)處的數(shù)據(jù)與內(nèi)部數(shù)據(jù)波形相關(guān)聯(lián),合理匹配波形,抑制端點(diǎn)效應(yīng)。

    針對鐵路繼電器參數(shù)的噪聲問題,為提取其有效信息,省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(河北工業(yè)大學(xué))、沈陽鐵路信號有限責(zé)任公司的研究人員李文華、姜惠、趙正元、潘如政、胡康生,在2022年第10期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文,總結(jié)有關(guān)研究方法的優(yōu)缺點(diǎn),建立一種基于改進(jìn)波形匹配延拓法優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法,利用自相關(guān)函數(shù)分離含噪信號,小波閾值去除噪聲的混合降噪模型。

    圖1 改進(jìn)的EMD_小波閾值去噪模型

    研究人員根據(jù)繼電器參數(shù)特點(diǎn)對波形匹配方法進(jìn)行改進(jìn),重新定義匹配誤差度公式,并引入匹配精度誤差系數(shù),采用改進(jìn)波形匹配延拓法優(yōu)化EMD分解過程產(chǎn)生的端點(diǎn)效應(yīng),得到有效的固有模態(tài)分量(IMF)和余項(xiàng);然后求解其自相關(guān)函數(shù),并根據(jù)自相關(guān)函數(shù)圖像結(jié)合噪聲信號特征分離出含噪分量;最后對含噪分量進(jìn)行小波閾值去噪,去噪后與剩余分量和余項(xiàng)結(jié)合,得到重構(gòu)后的參數(shù)序列。同時(shí),提出利用結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)評價(jià)指標(biāo),結(jié)合信噪比(SNR)、方均誤差(MSE)指數(shù)對模型可靠度評判。

    圖2 不同模型去噪效果對比

    通過結(jié)果分析,研究人員得出以下結(jié)論:

    1)在對鐵路繼電器參數(shù)序列進(jìn)行EMD分解時(shí),根據(jù)分解后的IMF分量兩端出現(xiàn)的端點(diǎn)振蕩問題,提出基于波形匹配的端點(diǎn)延拓法,并在波形匹配時(shí),將匹配子波的幅值考慮進(jìn)去,重新定義了匹配誤差度公式,并引入匹配精度誤差系數(shù),讓單純的匹配誤差轉(zhuǎn)化為具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的匹配精度誤差,優(yōu)化后的EMD分解有效抑制了端點(diǎn)效應(yīng)引發(fā)的波形失真。

    2)利用自相關(guān)函數(shù)確定信噪分界點(diǎn),對比自相關(guān)函數(shù)圖像和噪聲信號特點(diǎn)分離出含噪分量,在一定程度上解決了僅依靠IMF分量圖像來確定噪聲信號的片面性。

    3)在一般的降噪評價(jià)指標(biāo)SNR和MSE基礎(chǔ)上,引入SSIM指數(shù)評價(jià)降噪效果,從各指標(biāo)論證本文所用方法能夠保留原始參數(shù)序列的結(jié)構(gòu),彌補(bǔ)EMD分解與小波閾值去噪的不足,提高降噪效果。

    他們表示,在后續(xù)工作中,將利用本降噪后的參數(shù)序列進(jìn)行繼電器性能退化過程及壽命預(yù)測的研究。

    本文編自2022年第10期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》,論文標(biāo)題為“基于波形匹配端點(diǎn)延拓法優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法在鐵路繼電器參數(shù)降噪上的應(yīng)用”。本課題得到了河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目和河北省自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體項(xiàng)目的支持。

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