[发明专利]一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法

说明书

本发明提供一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法，用于对掘进参数时序数据进行去噪处理，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定掘进参数，并采集与掘进参数相对应的含噪的时序数据。步骤S2，将含噪的时序数据按照正交小波函数进行小波分解，得到多层小波变换系数。步骤S3，利用软阈值函数对每一层高频系数进行非线性阈值处理，得到处理后的高频系数。步骤S4，利用通用阈值规则选取法对处理后的高频系数进行选取，得到选取后的高频系数。步骤S5，对低频系数和选取后的高频系数进行重构，得到去噪后的时序数据。本发明利用小波变换对时序数据进行处理并利用阈值选取进行去噪，计算量小、分析效率高，满足在线数据实时分析任务的需求。

技术领域

本发明涉及一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法。

背景技术

在TBM盾构掘进过程中，PLC(可编程的逻辑控制)系统采集到的参数数据呈现时序特征。通常情况下，PLC系统将采集设备处于掘进状态和非掘进(拼装)状态的所有参数数据，而且由于地质的骤变以及实际施工过程中人工操作带来的失误，采集到的数据中存在很多噪声数据。在对掘进参数数据进行分析之前的数据预处理工作中，重要的一步就是过滤噪声数据，提取出有分析意义的数据。

现有的对噪声数据的处理方法可分为三大类：(1)分箱，即把待处理的数据按照一定的规则放进“箱子”中，再采用某种方法(如平滑处理)对各个箱子中的数据进行处理；(2)聚类，即将数据集分为若干个簇，在簇外的值即判定为孤立点也即噪声数据；(3)回归，即通过构造一个回归函数来最大程度地拟合两个变量间的相关关系，并使用该函数来平滑数据。这些方法都是在时域对数据进行去噪，对于泥水盾构过程中采集到的大量的时序参数数据进行去噪时，由于数据量巨大，存在计算量大、效率低的缺点。

发明内容

为解决上述问题，提供一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供了一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法，用于对掘进参数时序数据进行去噪处理，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定掘进参数，并采集与掘进参数相对应的含噪的时序数据p(t)，掘进参数包括总推进力F和刀盘扭矩T。步骤S2，将含噪的时序数据p(t)按照正交小波函数进行M层小波分解，得到M个每一层的小波变换系数w。小波变换系数w包括高频系数和低频系数。步骤S3，利用软阈值函数对M层中的每一层高频系数进行非线性阈值处理，得到处理后的高频系数。步骤S4，利用通用阈值规则选取法对处理后的高频系数进行选取，得到选取后的高频系数。步骤S5，对第M层低频系数和第1～M层选取后的高频系数进行重构，得到去噪后的时序数据。其中，正交小波函数为紧支集正交小波函数。

本发明提供的一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法，还可以具有这样的技术特征，其中，软阈值函数的具体表达式为：

式中，w是小波系数，λ是阈值。

本发明提供的一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法，还可以具有这样的技术特征，其中，通用阈值规则选取法的具体表达式为：式中，n为实际测量信号p(t)经过小波变换分解在尺度1～m上得到的小波系数的个数总和，其中，1mK，K为小波变换的尺度，σ为噪声信号的标准差。

发明作用与效果

根据本发明提供的一种基于小波变换的TBM掘进参数时序数据阈值去噪方法。首先，本发明将时序变化的掘进参数数据作为非稳定信号，利用小波变换对其进行阈值去噪，计算量小且去噪效率高，能够满足隧道泥水平衡盾构掘进的数据实时分析工作中对数据快速处理的需求。

其次，本发明利用软阈值函数结合通用阈值规则选取法对小波系数进行过滤，通过将去噪前后的数据进行可视化比对，并利用两者间平均绝对误差衡量数据失真度，能够有效避免数据处理的错误。

附图说明