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基于CEEMD和小波降噪的锚杆检测方法

范文

闫志勋

摘要：针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息的提取，提出一种基于CEEMD与小波阈值方法相结合的降噪方法。该方法利用CEEMD算法对锚杆电磁超声信号进行分解，得到有限个本征模态分量;然后，根据峭度指标去除IMF分量中的噪声分量，对剩余分量进行重构并进行小波阈值处理，达到去噪效果。通过对锚杆信号数据的分析，结果表明：该方法与常用的降噪方法相比，拥有更好的抗噪性和降噪效果。

关键词：CEEMD;小波降噪;锚杆检测

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.20.103

0 引言

在实际工程中，由于大量来自于外部环境和磁场的噪声对锚杆信号产生干扰，对信号的分析造成严重影响[1]。本文基于以上问题提出CEEMD和小波阈值方法相结合的降噪方法应用于锚杆电磁超声检测。

1 CEEMD方法

CEEMD方法是一种新的自适应信号分解方法，该方法能有效地解决EMD方法存在分解不稳定、模式混叠和端点效应等问题，同时还能有效抑制EEMD人为添加白噪声引起的误差。

CEEMD包括以下几个步骤：

第一步：将目标信号加入高斯白噪声序列yn（t）得到新的数据y1;

第二步：将新数据y1进行EMD运算，得到一组IMF分量，总体平均值记为IMF1;

第三步：将目标信号加入与步骤1中符号相反的高斯白噪声序列yn（t），得到新的数据中符号相反的y2;

第四步：将新数据y2进行EMD运算，得到一组IMF分量，总体平均值记为IMF2;

第五步：分别求取IMF1和IMF1对应分量的平均值，则CEEMD的分解结果为IMF=（IMF1+IMF2）/2。

2 小波閾值降噪

小波变换是在短时傅里叶变换的基础上发展起来的一种信号时频分析方法，具有良好的时频局部化处理能力[3]。目前，小波变换方法主要可分为3类：基于小波变换模极大值小波去噪、基于小波变换相关去噪和I值去噪法。其中小波阈值去噪方法由于重构信号原理简单、计算量小、且去噪效果较好，因此得到广泛地应用。

常用的小波阈值有固定阈值、无偏似然估计阈值、启发式阈值和极大极小值阈值。小波阈值去噪主要分为如下几个步骤：选取一个小波基并确定分解层数对噪声信号进行小波变换得到低频小波系数和高频小波系数;然后分解的高频小波系数进行阈值处理;得到处理后高频系数，最后将低频系数和处理的高频小波系数进行小波重构，得到去噪信号。

3 试验验证分析

测试中采用的锚杆为长度为3m，直径为22mm。线圈位置分别位于距左端面30cm处和60cm处。检测的具体方法为：首先通过激励线圈产生磁致伸缩导波，由感应线圈接反射回来的信号，再通过采集模块传送至上位机。激励信号到达端部时会发生反射并且信号发生了相位突变。因此，找到反射信号的相位变化时刻来计算锚杆的长度。假设锚杆的长度为L，超声导波在锚杆中的传播波速为c，感应线圈接收到端面反射信号的时间为t，计算锚杆长度的公式为式（1），波速c一般取5000m/s。

为验证本文方法相较于其他降噪方法的优势，将原始信号，小波阈值去噪，EEMD小波阈值处理，以及本文提出的降噪方法进行对比，结果如图1所示。表1是原始信号和3种降噪方法得到的锚杆长度值和相对误差率。

（c）本文方法降噪效果

从图1和表1分析可知，波形可以看出，信号中存在大量噪声信号，端面反射信号的时刻很难判断;EMD小波阈值法波形平滑，但误差率较大;而本文提出的降噪算法的降噪效果好，含噪声较少且波形平滑，最大限度地恢复了原始信号，计算锚杆长度误差最小，仅为1.6%。

4 结论

本文采取CEEMD与小波阈值去噪方法相结合的方式，利用峭度指标确定敏感分量，借助小波变换时频局部化处理能力，更大限度地去除噪声。由分析可知，本文方法相较于传统小波阈值方法以及EMD小波阈值降噪方法，降噪效果有较大改善。

参考文献：

[1]何文，王成，石文芳等.锚杆锚固质量的超声导波检测技术研究[J].北京理工大学学报，2017（06）：567-572.

[2]胡敏，张娟娟，贾松阳.基于多小波和CEEMD的轴承故障诊断方法[J].哈尔滨轴承，2018，39（03）：3-8+12.

[3]韦力强.基于小波变换的信号去噪研究[D].湖南：湖南大学，2007.河北省研究生创新资助项目“锚杆磁致伸缩采集分析系统”（CXZZSS2018064）

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