文献类型：期刊文章

作　　者：于淼[1] 张耀鲁[2] 徐泽辰[3] 何禹潼[1]

Yu Miao;Zhang Yaolu;Xu Zechen;He Yutong(School of Electronic Information Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Zhongshan Institute,Zhongshan 528402,China;College of Instrumentation&Electrical Engineering,Jilin University,Changchun 130012,China;College of Physics&Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]电子科技大学中山学院电子信息学院,广东中山528402 [2]吉林大学仪器科学与电气工程学院,吉林长春130012 [3]福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108

出　　处：《红外与激光工程》

基　　金：广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332);广东省中山市社会公益科技研究项目(2018B1021,2020B2018);广东省引进领军人才计划(00201507);广东省科技计划项目(2021A0101180005);广东省教育厅创团项目(2018KCXTD033)。

年　　份：2021

卷　　号：50

期　　号：7

起止页码：200-211

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。

关 键 词：分布式光纤振动传感  MEEMD  HILBERT变换 振动信号特征提取  

分 类 号：O436.1]