OVMD-ICA算法用于光纤电流传感器降噪
提升数据处理能力是实现光纤电流传感器(FOCS)在微弱电流检测领域中应用的重要支撑.针对独立成分分析(ICA)算法对信源数量的要求和变分模态分解(VMD)对冲击噪声处理能力不足的问题,采用优化参数的变分模态分解与独立成分分析联合算法(OVMD-ICA算法),提升微弱电流检测能力.首先,在分析全光纤电流传感器输出信号的特征和噪声特性的基础上,以能量谱熵为目标函数,采用捕食者算法(HPO算法)获取模态参数K和二次惩罚因子α,完成变分模态分解.然后,通过设置相关系数阈值,对各模态函数分类并构建虚拟通道,以满足ICA对信源数量的要求,并采用FastICA算法实现盲源分离.最后,通过对比实验确定了该方法的有效性,发现采用所提方法能够实现3 mA微弱电流的识别检测.
信号处理、全光纤电流传感器、微弱电流测量、变分模态分解、独立成分分析、捕食者算法
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O436.4(光学)
总装预先研制项目
2023-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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