基于VMD-SVD自优化的管道微泄漏信号增强方法

针对复杂环境噪声下管道微泄漏特征难以提取的问题,提出基于变分模态分解-奇异值分解(VMD-SVD)自优化的管道 微泄漏信号增强方法。 首先,采用遗传迭代算法对 VMD 参数对[α,K]进行自适应优化,采用奇异值峭度差频谱对 SVD 重构阶 次进行自适应优化;然后,采用参数优化的 VMD 对泄漏信号进行分解,并采用峭度分析法对分解的模态分量进行筛选并重构; 最后,采用阶次优化的 SVD 对重构信号进行非线性滤波,从而提高微泄漏信号的信噪比。 仿真与实验结果表明,信号增强方法 使仿真信号的信噪比提高了 9. 32 dB,使管道微泄漏信号的相关性提高了 5. 92 倍,使互相关泄漏相对定位误差减少了 14. 34%。