基于CEEMD和小波降噪的錨桿檢測方法

閆志勛

摘 要：針對錨桿電磁超聲信號夾雜的噪聲極大地影響有用信息的提取，提出一種基于CEEMD與小波閾值方法相結合的降噪方法。該方法利用CEEMD算法對錨桿電磁超聲信號進行分解，得到有限個本征模態分量;然后，根據峭度指標去除IMF分量中的噪聲分量，對剩余分量進行重構并進行小波閾值處理，達到去噪效果。通過對錨桿信號數據的分析，結果表明：該方法與常用的降噪方法相比，擁有更好的抗噪性和降噪效果。

關鍵詞：CEEMD;小波降噪;錨桿檢測

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

0 引言

在實際工程中，由于大量來自于外部環境和磁場的噪聲對錨桿信號產生干擾，對信號的分析造成嚴重影響[1]。本文基于以上問題提出CEEMD和小波閾值方法相結合的降噪方法應用于錨桿電磁超聲檢測。

1 CEEMD方法

CEEMD方法是一種新的自適應信號分解方法，該方法能有效地解決EMD方法存在分解不穩定、模式混疊和端點效應等問題，同時還能有效抑制EEMD人為添加白噪聲引起的誤差。

CEEMD包括以下幾個步驟：

第一步：將目標信號加入高斯白噪聲序列yn（t）得到新的數據y1;

第二步：將新數據y1進行EMD運算，得到一組IMF分量，總體平均值記為IMF1;

第三步：將目標信號加入與步驟1中符號相反的高斯白噪聲序列yn（t），得到新的數據中符號相反的y2;

第四步：將新數據y2進行EMD運算，得到一組IMF分量，總體平均值記為IMF2;

第五步：分別求取IMF1和IMF1對應分量的平均值，則CEEMD的分解結果為IMF=（IMF1+IMF2）/2。

2 小波閾值降噪

小波變換是在短時傅里葉變換的基礎上發展起來的一種信號時頻分析方法，具有良好的時頻局部化處理能力[3]。目前，小波變換方法主要可分為3類：基于小波變換模極大值小波去噪、基于小波變換相關去噪和I值去噪法。其中小波閾值去噪方法由于重構信號原理簡單、計算量小、且去噪效果較好，因此得到廣泛地應用。

常用的小波閾值有固定閾值、無偏似然估計閾值、啟發式閾值和極大極小值閾值。小波閾值去噪主要分為如下幾個步驟：選取一個小波基并確定分解層數對噪聲信號進行小波變換得到低頻小波系數和高頻小波系數;然后分解的高頻小波系數進行閾值處理;得到處理后高頻系數，最后將低頻系數和處理的高頻小波系數進行小波重構，得到去噪信號。

3 試驗驗證分析

測試中采用的錨桿為長度為3m，直徑為22mm。線圈位置分別位于距左端面30cm處和60cm處。檢測的具體方法為：首先通過激勵線圈產生磁致伸縮導波，由感應線圈接反射回來的信號，再通過采集模塊傳送至上位機。激勵信號到達端部時會發生反射并且信號發生了相位突變。因此，找到反射信號的相位變化時刻來計算錨桿的長度。假設錨桿的長度為L，超聲導波在錨桿中的傳播波速為c，感應線圈接收到端面反射信號的時間為t，計算錨桿長度的公式為式（1），波速c一般取5000m/s。

為驗證本文方法相較于其他降噪方法的優勢，將原始信號，小波閾值去噪，EEMD小波閾值處理，以及本文提出的降噪方法進行對比，結果如圖1所示。表1是原始信號和3種降噪方法得到的錨桿長度值和相對誤差率。

（c）本文方法降噪效果

從圖1和表1分析可知，波形可以看出，信號中存在大量噪聲信號，端面反射信號的時刻很難判斷;EMD小波閾值法波形平滑，但誤差率較大;而本文提出的降噪算法的降噪效果好，含噪聲較少且波形平滑，最大限度地恢復了原始信號，計算錨桿長度誤差最小，僅為1.6%。

4 結論

本文采取CEEMD與小波閾值去噪方法相結合的方式，利用峭度指標確定敏感分量，借助小波變換時頻局部化處理能力，更大限度地去除噪聲。由分析可知，本文方法相較于傳統小波閾值方法以及EMD小波閾值降噪方法，降噪效果有較大改善。

參考文獻：

[1]何文，王成，石文芳等.錨桿錨固質量的超聲導波檢測技術研究[J].北京理工大學學報，2017（06）：567-572.

[2]胡敏，張娟娟，賈松陽.基于多小波和CEEMD的軸承故障診斷方法[J].哈爾濱軸承，2018，39（03）：3-8+12.

[3]韋力強.基于小波變換的信號去噪研究[D].湖南：湖南大學，2007.河北省研究生創新資助項目“錨桿磁致伸縮采集分析系統”（CXZZSS2018064）