鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法和终端设备与流程

本发明涉及核电厂设备，尤其涉及一种鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法和终端设备。

背景技术：

1、核电厂冷源安全是核电站正常运行的重要保障，当核电厂循环水过滤系统中的鼓型滤网(简称鼓网)故障时，可能会造成核电厂停机停堆，因此鼓网缺陷的早期监测和诊断对核电厂安全有着重要意义。其中，鼓形滤网驱动装置故障是在役核电厂鼓网常见故障之一，通常位移信号来监测其运行状态，但由于鼓网长期运行环境较为复杂和恶劣，且鼓网通常运行在低速情况，即使通过安装在线监测获取鼓网的位移状态信号，鼓形滤网驱动装置一些早期的微弱缺陷信号也容易被环境中存在的其他噪音淹没，这些环境中存在的噪音很难去除，直接影响鼓网的故障预警及诊断，目前核电厂亟需一种可对鼓形滤网驱动装置输出的原始信号进行去噪，以提高鼓网故障预警及诊断准确性的方案。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题在于，提供一种鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法和终端设备。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法，包括：

3、s10、获取监测鼓形滤网驱动装置输出的原始信号；

4、s20、基于ceemdan算法对所述原始信号进行分解，得到多个i mf分量；

5、s30、分别计算出各所述i mf分量所对应的hurst指数；

6、s40、根据各所述hurst指数将各所述i mf分量区分为信号主导模态或者噪声主导模态；

7、s50、对所有被区分为所述信号主导模态的i mf分量进行信号重构，得到去噪后信号。

8、优选地，所述s20包括：

9、s201、将所述原始信号作为待处理信号；

10、s202、在所述待处理信号中添加k个成对的高斯白噪声，得到待分解信号；其中，k为大于1的自然数；

11、s203、对添加噪声后的待分解信号进行经验模态分解，得到k个第n阶i mf信号；

12、s204、计算出所有所述第n阶i mf信号的平均值，得到第n平均值；

13、s205、判断所述第n平均值是否符合预设i mf条件，若是则将所述第n平均值记作为第n个i mf分量、并执行s206，否则执行所述s30；

14、s206、计算出所述待分解信号与所述第n平均值的差值，得到第n阶残差，将所述待处理信号更新为所述第n阶残差，并返回至所述s202；其中，n为大于0的自然数，且在每次更新所述待处理信号后，n增加1。

15、优选地，在所述s202中，所述待分解信号的表达式为：

16、yi(t)＝y(t)+(―1)nεωi(t)；

17、其中，yi(t)表示所述待分解信号，y(t)表示所述待处理信号，ωi(t)表示添加的高斯白噪声，ε表示噪声标准差，i∈{1,…,k},n∈{1,2}。

18、优选地，所述s30包括：

19、分别以每个所述imf分量作为原始窗口信号；

20、对每个所述原始窗口信号均进行：

21、基于x种设定时间窗长度对该原始窗口信号进行等时间长度划分处理，得到x组计算区间，每组所述计算区间包括时间窗长度一致且互不重叠的多个子区间；其中，x为大于0的自然数；

22、分别计算出每组所述计算区间中的各所述子区间的平均值，得到各所述子区间信号一一对应的l个区间信号平均值；

23、根据每组所述计算区间包括的各所述子区间的平均值计算出组所述计算区间在相应时间窗长度下的样本方差，得到与各组所述计算区间一一对应的多个样本方差；

24、基于最小二乘法和所述多个样本方差在对数坐标系上进行曲线拟合，得到拟合直线；

25、根据该拟合直线计算出与该i mf分量对应的拟合直线的斜率，将该斜率确定为该i mf分量的hurst指数。

26、优选地，在所述s304中，所述样本方差的表达式为：

27、

28、其中，varm(t)表示某设定时间窗长度对应的计算区间的样本方差,n表示原始窗口信号的时间总长，m表示设定时间窗长度，表示与该设定时间窗长度对应的计算区间中第k个子区间的区间信号平均值，表示与该设定时间窗长度对应的计算区间中所有子区间的区间信号平均值的平均值。

29、优选地，所述在所述s302中，所述x种设定时间窗长度包括1个时间单元、2个时间单元、…、n/4个时间单元。

30、优选地，在所述s305中，所述拟合直线的表达式为：

31、k＝(lg[varm(t)]―b)/lgm；

32、其中，k表示斜率,b为截距项。

33、优选地，在所述s40包括：

34、对每个所述hurst指数均进行：

35、判断该hurst指数是否大于设定指数标准；

36、当该hurst指数大于设定指数标准时，将与该hurst指数所对应的imf分量归类为信号主导模态；

37、当该hurst指数不大于设定指数标准时，将与该hurst指数所对应的imf分量归类为噪声主导模态。

38、优选地，所述s50包括：

39、s501、重构所有被区分为所述信号主导模态的i mf分量，得到重构信号；

40、s502、对所述重构信号进行小波包分解处理，得到分解后信号；

41、s503、对所述分解后信号进行小波包重构，得到去噪后信号。

42、优选地，在所述s502中，所述小波包分解的表达式为：

43、

44、其中，ωm,n,k(t)表示所述分解后信号，m表示尺度，n表示位置，k表示频率，表示小波包分解后的子集，表示第-m层小波包分解后的信号。

45、优选地，在所述s503中，所述小波包重构过程中的小波包系数表达式为：

46、

47、其中，表示第j个尺度上、第m+1层、索引位置为k的小波包系数，fz―2j表示尺度函数系数，表示第j个尺度上、第m层、索引位置为2k的小波包系数，gz―2j表示小波函数系数，表示第j个尺度上、第m层、索引位置为2k+1的小波包系数。

48、优选地，所述鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法还包括：

49、s60、根据预设函数计算出所述去噪后信号的评价参数，根据所述评价参数生成评价报告；其中，所述评价参数包括均方根误差、信噪比和相关系数中的至少一种。

50、本发明还构造了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以上所述的鼓形滤网驱动装置监测信号去噪方法的步骤。

51、本发明的技术方案通过获取监测鼓形滤网驱动装置输出的原始信号；再基于ceemdan算法对原始信号进行分解，以得到多个i mf分量；在分别计算出各i mf分量所对应的hurst指数；接着，根据各hurst指数将各i mf分量区分为信号主导模态或者噪声主导模态；最后，对所有被区分为所述信号主导模态的i mf分量进行信号重构，从而得到去噪后信号，使监测人员能够利用干净的去噪后信号对鼓网进行故障预警及诊断，对提高鼓网故障预警及诊断准确性起到积极作用。