管道泄漏检测中的噪声自适应抑制

在供水管道泄漏检测中,干扰和环境噪声直接影响到泄漏检测的有效性和漏点定位的精度,因此有必要对检测信号进行噪声抑制,增强检测信号的信噪比,以保证可靠检测和准确定位.提出一种根据不同带宽信号与噪声自相关长度的差异,利用线性增强器和预测器分别自适应抑制检测信号中的窄带噪声和宽带噪声的方法.该方法不需要任何先验知识就可以自适应抑制与有用信号带宽不同的噪声,处理后数据的信噪比较处理前平均提高4 dB以上,对实际的泄漏检测信号处理后,使得定位误差平均减小0.3m以上,并且降低了误检率.     

自适应滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声

随钻测量系统中自适应噪声抵消器可根据泥浆脉冲信号的特点,运用自适应噪声抵消算法抑制噪声干扰,但同时也会抵消掉部分有用信号,影响后续解码的可靠性。在分析泥浆脉冲信号噪声干扰及自适应滤波算法的基础上,提出一种新的滤波算法,用自适应陷波器来降低主通道信号与参考信号的相关性,保护有用信号不被抵消,克服了以往单采用自适应噪声抵消器存在的最大弊端。实验结果表明,自适应陷波器、自适应噪声抵消器相配合的自适应滤波算法,能在任何信噪比情况下有效滤除泵冲噪声并保护有用信号的能量,简单可靠且适用性强,对提高泥浆脉冲信号的信噪比,降低随钻测量通信的误码率,具有较高的实用价值。     

采用余弦调制滤波器组泄漏检信号处理研究

供水管道泄漏检测定位中,定位的不确定度由检测信号的信噪比决定,抑制噪声干扰,提高信噪比,是提高泄漏检测定位精度的关键。在充分分析泄漏信号特征的基础上,提出将改进的余弦调制滤波器组用于泄漏检测信号的噪声抑制。该方法利用分析滤波器组将信号分解为若干个带宽相同的子带信号,然后选择有效子带,再通过综合滤波器组将有效子带信号合成。该方法是一种不需要泄漏信号和噪声先验知识的自适应信号处理方法,能够有效抑制噪声,由于余弦调制滤波器分解的特性,即使泄漏信号处于不同频率段时,噪声抑制效果基本相同,处理后信噪比较处理前平均提高8 d B左右。实际工程应用验证表明,该方法去噪处理后的定位结果优于现有各种噪声抑制/信号增强方法的结果。     

基于RBF神经网络的语音信号的噪声消除

针对语音识别中背景噪声的消除问题,提出采用RBF神经网络实现的自适应消噪系统.本文设计的RBF神经网络噪声抵消系统不需要关于输入语音信号和背景噪声的先验知识,非线性映射能力强.采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统,进行仿真.仿真结果表明该方法对采集的语音信号的背景噪声有良好的抑制能力.     

改进自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制

在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法.由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得较好效果.为此,提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法,首先在频域中降低干扰幅值,接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带,各频带内的窄带干扰频率相差有限,然后进行自适应噪声对消,以达到较好的滤波性能.仿真和实际数据验证了该算法的有效性.     

基于自适应噪声抵消的永磁同步电机高频注入信号检测

在永磁同步电机的控制中,无论是矢量控制还是直接转矩控制,都需要适时精确知道转子位置的信息。论文探索性地提出用自适应噪音抵消技术对永磁同步电机的高频电流响应信号进行检测和处理,利用噪声信号和原始被测信号不相关的特点,自适应地调整滤波器的传递特性,将噪声干扰抑制或大幅衰减,提高有用信号的信噪比,以获得正确的转子位置信息。     

基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器

讨论了基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器的设计方法。自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力，能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计，并互能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。该法设计的滤波器效果良好，并可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。     

非泄漏固定声源干扰下的管网泄漏定位技术研究

实际管网泄漏检测环境中,管内外非泄漏固定噪声(如施工、管道阀门噪声等)叠加在管道泄漏声信号中,传感观测信号间的互相关函数中有多个相关峰值,若不能正确识别峰值来自泄漏还是非泄漏声源,将导致漏点定位错误。以两传感观测信号的自相关函数构建非泄漏和泄漏信号特征提取函数,通过特征提取函数识别出管道传播媒质对两类信号的衰减特征信息,该衰减特征结合互相关函数的相关峰值时延信息,识别出峰值来自泄漏还是非泄漏声源。实际定位应用表明,在管内外非泄漏固定噪声干扰下,漏点定位误差在1 m以内,突破了传统基于时延估计的泄漏定位技术及仪器需要在夜间,或人为关闭某些管道阀门、支路等安静环境下,通过回避干扰噪声才能进行定位的限制。     

自适应滤波器在噪声抵消系统中的应用

带有滤波器的自适应噪声抵消系统具有很好的降噪效果,文章介绍了这种噪声抵消系统的基本原理,并且给出了一种较为简单,易于实现的LMS算法.通过计算机模拟处理,处理后的语音信号较原信号显著地提高了信噪比.     

基于四阶累积量的供水管道泄漏振动信号自适应时延估计

在相关高斯噪声干扰下,特别是在低信噪比时基于互相关的供水管道泄漏振动信号时延估计性能严重下降。因此,提出基于四阶累积量及递归最小二乘(RLS)自适应滤波的供水管道泄漏振动信号时延估计方法。首先,通过自、互四阶累积量分割信号频带,获得含有泄漏振动信号特征的一维切片;然后,引入可变步长的RLS算法,提高收敛速度;最后,利用RLS算法对上述一维切片进行迭代计算,分析滤波器权系数曲线及误差曲线得出时延估计结果。仿真与实验结果表明,该方法能够有效的实现供水管道泄漏定位:在低信噪比与相关高斯噪声背景下,互相关方法失效;与四阶累积量-互相关方法相比,所提方法的平均相对定位误差减少了2.56倍,标准差减小了1.736倍。