详情

原文传递基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法

专利名称：	基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法
摘要：	本发明提供一种自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其包括以下步骤：步骤1，利用改进的小波阈值去噪法结合完全非递归的变分模态分解方法VMD‑DWT对FBG信号进行小波阈值去噪；步骤2，利用多峰值中心波长检测算法，对去噪频谱信号进行Hilbert变换，然后确认多峰光谱中目标峰的预定位，并进行峰值区域分割；步骤3，通过区域质心法检测多峰光谱目标峰的中心波长，并输出中心波长。本发明提供一种基于自适应多峰检测算法的光纤布拉格光栅(FBG)中心波长寻峰方法，能够快速、精确的寻找FGB反射光谱的中心波长，通过提取中心波长的与结构损伤特征的变化关系，即可实现对铝合金板材的裂纹损伤状态的监测。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京航空航天大学
发明人：	赵炎;张卫方;张萌;蓝煜东
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-06T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201910166576.8
公开号：	CN109884080A
代理机构：	北京东方汇众知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	张淑贤;王庆彬
分类号：	G01N21/95(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100000 北京市海淀区学院路37号
主权项：	1.一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用改进的小波阈值去噪法结合完全非递归的变分模态分解方法VMD-DWT对FBG信号进行小波阈值去噪；步骤2，利用多峰值中心波长检测算法，对去噪频谱信号进行Hilbert变换，然后确认多峰光谱中目标峰的预定位，并进行峰值区域分割；步骤3，通过区域质心法检测多峰光谱目标峰的中心波长，并输出中心波长；其中，步骤1中所述完全非递归的变分模式分解方法VMD，可同时从输入信号中提取与中心频率wk相关的模式，该模式称为带限固有模态函数BLIMFuk的基本模式，对应于信号的子能量；当分解数K预先确定时，每种基本模式下的能量分布也被确定。 2.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤1包括：步骤11，将完全非递归的变分模态分解方法的最佳分解数K设置为6并且最佳平衡参数α等于200，则具有长度为N的输入信号被完全非递归的变分模式VMD分解为给定的K个带限固有模态函数BLIMFuk；步骤12，对每个BLIMF进行阈值变换，对噪声严重破坏的高阶BLIMF部分进行局部剔除；并采用DWT sym5作为小波基，并将分解级别设置为6；步骤13，分别对每个尺度进行去噪处理后，将所有阈值去噪块相加，重建去噪信号。 3.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，改进的小波阈值去噪法中的小波阈值为：其中，di表示BLIMFs的第i个阈值，噪声的标准偏差由组件中值估算；描述对应于噪声能量的方差的每个模式的阈值Ti；表示BLIMFs的第k个能量；其中，E1是第一个BLIMFs的能量，并且移位迭代过程参数β,ρ具体给出为0.719和2.01。 4.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤2中多峰值中心波长检测算法分为两个子任务，即为多峰分割和中心波长检测，其中，多峰分割包括分离反射光谱并寻找多峰值大致位置；中心波长检测从每个被分割的反射光谱中提取中心波长。 5.如权利要求4所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤2包括以子步骤：步骤21，时域中的Hilbert变换是实际连续谱信号x(t)和(πt)-1之间的卷积积分，如下式表示步骤22，设置阈值先确定单峰所在的理论阈值范围，并将其定义为后续多峰寻峰的阈值；步骤23，分离光谱左右极值点之差大于理论初始阈值，即为一个光谱的峰，以此确定光谱的峰的数量和范围；步骤24，选取3db阈值带宽。 6.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤3中质心算法产生一个对应于光谱几何质心的点，该点对应的波长即为该峰的中心波长。 7.如权利要求6所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，该峰的中心波长为其中N是光谱点矢量的大小，λi是第i个点波长，Ii是第i个点反射率强度。
所属类别：	发明专利