优化粒子滤波在煤与瓦斯突出AE信号去噪研究

"本文探讨了一种基于邻域动态调整（D）果蝇算法（Fruit Fly Algorithm, FOA）优化粒子滤波（Particle Filter, PF）的声发射（Acoustic Emission, AE）信号去噪方法在煤与瓦斯突出监测中的应用。通过对煤与瓦斯突出产生的AE信号进行去噪处理，可以更准确地提取有效信息，从而提高安全预警的效率和准确性。该方法通过将果蝇算法与粒子滤波相结合，利用果蝇个体优化PF的重采样过程，并动态调整邻域粒子数量以改善算法的搜索性能和收敛速度。实验结果显示，改进的粒子滤波法在去噪效果上优于标准粒子滤波和果蝇优化粒子滤波，表现为信噪比提升约15.3dB，均方根误差最小。" 在煤与瓦斯突出的研究中，声发射信号的分析是关键。AE信号是一种无损检测技术，能实时监测煤炭内部的微小破裂和应力变化，对于预测煤与瓦斯突出具有重要价值。然而，这些信号往往混杂在环境噪声中，需要有效的去噪技术进行提取。 粒子滤波是一种基于贝叶斯理论的非线性、非高斯状态估计方法，广泛应用于信号处理领域。标准粒子滤波在处理复杂系统时可能会遇到粒子退化问题，即粒子多样性下降，导致滤波性能降低。果蝇算法则是一种启发式全局优化算法，模拟果蝇寻找食物的过程，具有较强的全局搜索能力。 本文提出的改进粒子滤波算法，结合了果蝇算法的优势，通过果蝇个体来表示粒子滤波中的每一个信号点粒子，优化了重采样过程，减少了粒子退化的可能性。同时，动态调整邻域粒子的数量，使得算法能够在保持搜索广度的同时，增加局部探索的精度，提高了整体的优化效率和收敛速度。 实验部分，研究人员对比了标准粒子滤波、果蝇优化粒子滤波和改进粒子滤波在去噪AE信号上的效果。通过均方根误差和信噪比作为评估标准，发现改进粒子滤波法在提升信噪比方面表现出色，平均提升了15.3dB，这表明噪声得到了显著减少，而信号的保留更为完整。同时，其均方根误差最低，意味着信号的恢复精度更高。 总结来说，这项研究为煤与瓦斯突出的AE信号去噪提供了一种创新方法，通过改进的粒子滤波算法，实现了更高效的信号处理，有助于提高煤矿安全监控的精确性和可靠性。这一成果不仅对矿井安全有直接影响，也为其他领域的声发射信号处理提供了有价值的参考。