[发明专利]一种基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应流程工业过程的工艺参数去噪方法

权利要求书

1.一种基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应流程工业过程的工艺参数去噪方法，用于对高炉生产过程工艺参数进行去噪，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取高炉炼铁过程中相关的工艺参数，并获取一定长度生产区间数据序列；

S2、在所述生产区间数据序列中取两个不同的区间，分别记为数据区间P与数据区间Q；

S3：对区间P与区间Q内的数据序列分别进行经验模态分解，其中区间P内的数据序列被分解为m个本征模态函数分量与1个余项分量，区间Q内的数据序列被分解为n个本征模态函数分量与1个余项分量；

S4：对得到的本征模态函数分量依据频率由高到低的顺序逐步重组，P中重组所得到的分量为m个，Q中重组所得到的分量为n个；

S5：计算两个部分重组分量之间的相对熵值并组成二维向量，取得m×n对相对熵向量；

S6：计算每个相对熵向量到原点的欧式距离，并绘制二维向量的散点图；

S7：分别对每一个P相对熵的散点图以向量到原点间的欧式距离为依据，对距离偏差较大的离群点进行排除，基于此完成信号去噪。

2.根据权利要求1所述的基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应高炉参数去噪方法，其特征在于，每个数据区间长度为原数据区间长度的50％以上。

3.根据权利要求1所述的基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应高炉参数去噪方法，其特征在于，所述S3具体步骤如下：

S31：设置阈值与最大迭代次数；

S32：对所要处理的数据序列使用三次样条插值法绘制上包络线；

S33：对所要处理的数据序列使用三次样条插值法绘制下包络线；

S34：上包络线与下包络线进行算术平均运算，得到平均曲线；

S35：原数据序列减去平均曲线，得到新的信号，判断新的信号是否满足本征模态函数条件，若满足则记为一个本征模态函数分量，原信号序列减去当前分量代替原始信号进行进一步分解；反之，则对新的信号继续采用上述分解直到取得本征模态函数；

S36：对于最终无法再绘制包络线的数据或达到最大迭代值后的信号，记为余项分量。

4.根据权利要求1所述的基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应高炉参数去噪方法，其特征在于，所述S6中绘制二维向量的散点图具体包括如下步骤：依据P区间的每一个本征模态重组分量，对与该重组分量相关的相对熵二维向量绘制散点图，即m张散点图，每一张散点图中有n个点。

5.根据权利要求1所述的基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应高炉参数去噪方法，其特征在于，所述S7采用的排除方法选择箱线图法。

6.根据权利要求1所述的基于本征模态函数重组信号相对熵的自适应高炉参数去噪方法，其特征在于，所述S7具体步骤如下：

S71：以相对熵所构成的二维向量到原点欧式距离为计算依据，去除每个散点图中距离原点差异较大的离群点；

S72：计算每一张散点图中余下的散点的点群中心到原点的距离，点群中心到原点最近的散点图所对应的P重组分量，为P中普遍存在的噪声信号，该信号重组分量记为P_s；

S73：对Q中的重组分量与分量P_s间的相对熵二维向量进行计算，二维向量距离原点最近的Q重组分量记为Q_s，该分量为Q中普遍存在的噪声信号，且与P_s的分布形式接近；

S74：P区间的原信号减去P_s重组分量形式或对P_s以外的IMF分量及余项分量重组以完成P区间信号的去噪；

S75：Q区间的原信号减去Q_s重组分量形式或对Q_s以外的IMF分量及余项分量重组以完成Q区间信号的去噪。