变分模态分解-排列熵去噪法提升分布式光纤振动传感系统性能

本文主要探讨了一种结合变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）与排列熵（Permutation Entropy, PE）的新型噪声抑制技术，旨在提升分布式光纤振动传感系统的信号质量和效率。研究者首先分析了排列熵中的关键参数和阈值设定，这些参数对于决定VMD的分解层数至关重要。排列熵在这里被用来作为判断分解层次的一个量化指标，因为它能够有效地评估信号的复杂性和非线性特性。 VMD是一种数据分解工具，它能将复杂信号分割成多个独立的模态，每个模态代表信号的一种基本成分。然而，原始信号中往往包含噪声，通过设置合适的分解层数，排列熵方法可以帮助去除这些噪声成分，提高信号的纯净度。这种方法的优势在于它不仅能保持信号的正交性和完整性，而且在信噪比方面表现出色，相比于传统的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和完全经验模态分解（Complete EMD）结合相关系数的去噪方法，性能更为显著。 仿真测试结果显示，针对触网、车轮碾压和雨淋三种不同的振动信号，所提出的变分模态分解-排列熵方法能够分别达到较高的去噪信噪比，分别为32.5358dB、30.5546dB和29.3435dB，这表明其在抑制噪声方面具有很强的针对性。此外，值得注意的是，这种方法在实际应用中的计算效率也相对较高，处理时间分别为1.4432s、1.6320s和1.2349s，这意味着它能够在保持高去噪效果的同时，保持实时性。 在信号模式识别方面，由于去噪后的信号质量提升，所提方法的识别准确率达到了99%以上，这进一步证明了其在复杂环境下的稳健性能。变分模态分解-排列熵方法为分布式光纤振动传感系统的信号处理提供了一个高效且精确的解决方案，对于提升系统在工业监控、结构健康监测等领域中的应用表现具有重要意义。