專利名稱：基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方法
技術領域：
本發明涉及一種基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方法，屬 于測試領域。
背景技術：
機內測試(Built-InTeSt，BIT)是設備或系統自身為故障檢測、隔離或診斷所提供 的自動測試能力。BIT是顯著改善系統測試與診斷能力的重要技術手段，在現代裝備的可靠 性、維修性、測試性設計中日益受到重視。在設備或系統生命周期的設計、生產和運行三個 階段，測試一直是一個十分關鍵的技術。首先，在設計階段，測試的目的是為了探測和指出 存在的設計錯誤，從而確保生產出的產品會按預定的方式運作。接著，在生產階段，測試的 目的是探測出任何會導致一定的器件或產品在預定的系統中不按正確方式運行的生產缺 陷。最后，在系統運行階段，測試的目的是探測出在運行階段任何會產生錯誤操作的故障， 在一些系統中，為了使系統恢復到無故障的狀態，測試還必須指出需要更換的具體故障元 件，因此設備或系統的BIT技術有著愈發普及的應用趨勢。虛警是BIT或其他檢測模塊指示有故障而實際上不存在故障的現象。虛警率較高 始終是制約BIT技術研究和應用的瓶頸問題之一，成為導致設備或系統完好性差、使用保 障費用高的重要因素。現有對設備或系統機內測試信號進行濾波的方法無法同時從頻率和幅值兩方面 入手聯合排除虛警信號。
發明內容
本發明目的是為了解決現有對設備或系統機內測試信號進行濾波的方法無法同 時從頻率和幅值兩方面入手聯合排除虛警信號的問題，提供了一種基于經驗模態分解的設 備或系統機內測試信號虛警濾波方法。本發明方法包括以下步驟
步驟一對輸入的機內測試信號進行經驗模態分解，提取3個本征模態函數分量和1個 殘差；
步驟二 對提取的第2階本征模態函數分量IMF2進行自適應衰減處理，獲取衰減后分 量 DIMF2 ；
步驟三對衰減后分量DIMF2與第1階本征模態函數分量、第3階本征模態函數分量和 殘差進行信號疊加處理，獲得機內測試信號的濾波信號，完成對機內測試信號的虛警濾波。本發明的優點
1)本發明所提出的信號濾波方法利用EMD過程分離出含有虛警成分最多的IMF分量 并對其進行后續的降虛警處理，相當于從頻域入手對非平穩非線性信號的虛警成分進行定 位，具有其他濾波方法難以比擬的針對性。
2)本發明所提出的信號濾波方法利用自適應因子對含有虛警成分最多的IMF分 量進行衰減，從幅值入手，使信號中幅值較大的趨勢成分得以保留，最后經過信號疊加，還 原出適合設備或系統機內測試之用的低虛警率濾波信號。本發明方法同時從頻率和幅值兩方面入手聯合排除虛警信號的問題，對具有虛警 特征的成分進行有針對性的衰減處理，從而有效濾除容易導致誤報的虛警信號，適用于設 備或系統的機內測試信號濾波。
圖1為本發明方法信號處理原理圖；圖2為經驗模態分解信號處理原理圖； 圖3為無故障情況下舵機反饋電壓原始采樣數據曲線圖；圖4為故障情況下舵機反饋 電壓原始采樣數據曲線圖；圖5為無故障情況下舵機反饋電壓EMD (經驗模態分解， EmpiricalModeDecomposition)后所得IMF1曲線圖；圖6為無故障情況下舵機反饋電壓 EMD后所得IMF2曲線圖；圖7為無故障情況下舵機反饋電壓EMD后所得IMF3曲線圖；圖 8為無故障情況下舵機反饋電壓EMD后所得殘差曲線圖；圖9為故障情況下舵機反饋電壓 EMD后所得IMF1曲線圖；圖10為故障情況下舵機反饋電壓EMD后所得IMF2曲線圖；圖11 為故障情況下舵機反饋電壓EMD后所得IMF3曲線圖；圖12為故障情況下舵機反饋電壓EMD 后所得殘差曲線圖；圖13為無故障情況下舵機反饋電壓曲線圖；圖14為無故障情況下舵 機反饋電壓一階差分曲線圖；圖15為無故障情況下濾波后舵機反饋電壓曲線圖；圖16為 無故障情況下濾波后舵機反饋電壓一階差分曲線圖；圖17為故障情況下舵機反饋電壓曲 線圖；圖18為故障情況下舵機反饋電壓一階差分曲線圖；圖19為故障情況下濾波后舵機 反饋電壓曲線圖；圖20為故障情況下濾波后舵機反饋電壓一階差分曲線圖。
具體實施例方式具體實施方式
一下面結合圖1至圖2說明本實施方式。由于BIT所處理的數據往往都是非平穩非線性的，因此我們考慮使用在這方面數 據處理上有專長的經驗模態分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)來輔助對BIT信號 進行濾波，從而達到降低虛警率的目的。EMD是希爾伯特黃變換(Hilbert-HuangTransform，HHT)的重要組成步驟，后者由 美國國家航空航天管理局(NationalAeronauticsandSpaceAdministration，NASA)的黃鍔 博士于1998年公開發表。不同于使用固定形態窗口為分界基底函數的傳統方法，EMD的基 底函數是從信號中自適應提取得到的本征模態函數(IntrinsicModeFunction，IMF)。它利 用信號內部時間尺度的變化做能量與頻率的解析，將信號展開成數個滿足下列兩個條件的 IMF
1)在整個函數中，極值點的數目與穿越零點的數目相等或者相差1；
2)在任何時刻，由局部極值包絡線所定義的包絡線局部均值為零。依托這兩個條件構建起來的EMD及HHT被認為是強有力地求解非線性、非平穩信 號的自適應方法，是近年來對以傅立葉變換為基礎的線性及穩態譜分析的重大突破，并得 到了廣泛的應用。本實施方式方法通過以下技術方案實現的對用于機內測試的采樣信號進行EMD之后得到數個IMF及殘差函數。由于先分解出的高階IMF固有頻率高，包含的主要是故障 信號及噪聲，后分解出的低階IMF固有頻率低，基本上反映的是常態信號，而最后的殘差函 數為信號的總體趨勢，因此對于分解出3個IMF的EMD過程而言，第2階IMF (即IMF2)所 含的虛警信號成分最多。接著，對IMF2進行衰減處理，本發明采取了自適應的衰減系數，主 要是為了保留IMF2中的非虛警成分。最后合并衰減后的DIMF2以及EMD分解出的IMF1、 IMF3和殘差RES，得到濾波后的采樣信號。包括如下步驟
步驟一對輸入的機內測試信號進行經驗模態分解，提取3個本征模態函數分量和1個 殘差；
步驟二 對提取的第2階本征模態函數分量IMF2進行自適應衰減處理，獲取衰減后分 量 DIMF2 ；
步驟三對衰減后分量DIMF2與第1階本征模態函數分量、第3階本征模態函數分量和 殘差進行信號疊加處理，獲得機內測試信號的濾波信號，完成對機內測試信號的虛警濾波。其中步驟一提取3個本征模態函數分量和1個殘差的過程為
設定輸入的機內測試信號為t^ia, ，
步驟3、^^分解過程初始化|1 = 1，11.滿足關系式^丨(o = 成、，屮r^(0 為第O - 5次分解后剩余的殘差函數， = 1 時，r0(f) = jc(l)。步驟b、篩選過程初始化，且滿足關系式^^(^zr^^)成立，其中
為第B次IMF分解中經過第沃-彩次篩選后的剩余函數， 左=1 時,氣0(/)二 "0(/)。步驟c、根據篩選程序獲取輸入的機內測試信號％(/)經過第B次本征模態函數分 解的剩余的殘差函數中經過第^次篩選后的剩余函數,
步驟d、采用標準偏差準則判斷輸入的機內測試信號J</)經過第H次本征模態函數分 解的剩余的殘差函數中經過第it次篩選后的剩余函數足否滿足本征模態函數的條
件，即—是否小于閾值 T, 0^<T<0J3 ；
判斷結果為是，執行步驟e，判斷結果為否，則fc = Jt+l，然后執行步驟c， 步驟e、提取一個本征模態函數IMF分量二 ,
步驟f、獲取輸入的機內測試信號經過第H次本征模態函數分解的剩余的殘差函
數諷 (0D，
步驟g、判斷是否滿足下述關系式成立,判斷結果為否，則《 = h+1，然后執行步驟b，判斷結果為是，完成提取過程，獲得3個本
；和,個經過第 次本征模態函數
征模態函數分量IMF1、IMF2和IMF3
, 分解的剩余的殘差RES r,(0。 n=l時，提取第1階本征模態函數分量IMF1 ；n=2時，提取第2階本征模態函數分 量IMF2 ；n=3時，提取第3階本征模態函數分量IMF3 ；n=3時，提取本征模態函數分解的剩余
的殘差函數
即
其中，步驟c根據篩選程序獲取輸入信 余趨勢函數中經過第jt次篩選后的剩余函數』
步驟cl、利用三次樣條函數獲取輸入
第 次本征模態函數分解的剩 的過程為第教次本征模態函數分解的剩余
趨勢函數中經過第j次篩選后的剩余函數的上、下包絡，
步驟c2、計算所述剩余函數
驟C3、獲取輸入信號經過第H次本征模態函數分解的剩余趨勢函數中經過第
次篩選后的剩余函數 步驟二中衰減后分量DIMF2按如公式獲取
其中衰減因子采用下式計算
Mt) 由于IMF1中主要含有的是故障信號(如果有故障存在的話)及噪聲，而IMF3基本 上反映的是正常狀態下的平穩信號，所以設計衰減因子去乘以IMF2可以達到有效減少虛 警成分的目的。虛警信號是一種來源于系統內部元件自身的固有頻率信號或間歇信號，且 可能只在某些觸發信號后伴隨發生，而EMD過程的自適應特性可以有效捕獲這種幅值上往 往明顯高于噪聲又低于故障的信號，但也不可避免的含有原信號的趨勢成分，為了避免在 濾波過程中丟失原信號中的非虛警成分，IMF2所用衰減因子A的計算采用下列算式計算
當滿
其它情況下 該衰減因子通過IMF2信號各時刻幅值自適應地判斷其虛警成分的含量，幅值越 低則趨勢信息越少，因而虛警成分越多，此時的衰減因子相應也更小，從而達到虛警信號濾波的目的。衰減后的IMF2分量，即DIMF2，采用下列算式計算 DIMF2(0 = A(t) IMF2(f), t=h,2, .步驟三所述機內測試信號的濾波信號Y 按如下公式獲取
Y(/)=DIMF2(/) + IMF1(/) f IMF3(/) f RES(/)， t = 1,2,. ”N。DIMF2(0表示衰減后分量DIMF2的函數，MFl(f)表示分量IMF1的函數， IMF2(0表示分量IMF2的函數、IMF3(0表示分量IMF3的函數，RES(f)表示殘差RES的函數。還原出適合設備或系統機內測試之用的低虛警率濾波信號有效的濾除容易 導致誤報的虛警信號。
具體實施方式
二、本實施方式與具體實施方式
一的不同之處在于，T=0. 25，其它與 實施方式一相同。
具體實施方式
三下面結合圖3至圖20說明本實施方式，給出一個具體的實施例， 無人機是一種無人駕駛飛行器，有升力面、可依靠自動駕駛儀和無線電系統控制并作機動 飛行，它可以完成空中環境監測、森林防火、噴灑農藥、空中偵察等任務。本實施例信號截取 自無人機執行某規定自檢任務時的舵機反饋電壓信號，且分別在無故障和有故障情況下各 選擇了一段原始采樣數據，如圖3和圖4所示。從圖3所示的無故障情況可見，在舵機執行 自檢動作后，電壓上升并趨于穩定，但由于自身擾動等原因，后半段出現多次較大幅值的跌 落，這些都容易使機內測試系統發生虛警，也是濾波方法所針對的主要對象。而在圖4所示 的故障情況下，雖然后期發生的大幅電壓跌落為故障信號，但前期仍伴隨有虛警信號發生， 所以濾波方法要做到降低虛警信號的同時不影響機內測試系統對故障信號的檢測。執行步驟一對無故障和有故障狀態下的兩組輸入數據(考慮到機內測試 系統的實時性要求，需在故障發生后及時報警，因此皆截取了 128個采樣點)分別進 行經驗模態分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD),各得到3個本征模態函數 (IntrinsicModeFunction, IMF)和 1 個殘差，分別記為 IMF1，IMF2, IMF3 和 RES。選取兩組 數據是為了觀察在不同情況下本發明的濾波效果，他們的EMD分解過程完全一致，具體操 作如下
設定輸入的機內測試信號為, i = lX ..,N，
步驟a、IMF分解過程初始化 = 1 ’且滿足關系式r“(/) = X(/)成立，其中r^CO 為第次分解后剩余的殘差函數， =]時嚴0(0 =減0。步驟h、篩選過作奶始化，k=1滿足關系式 h(k-1)(t)＝rm-1(t)。其中
為第a次IMF分解中經過第(fc- 次篩選后的剩余函數，k-1是，h10(t)＝to(t)。
步驟c、根據篩選程序獲取輸入的機內測試信號經過第H次本征模態函數分
解的剩余的殘差函數中經過第^次篩選后的剩余函數,
步驟d、采用標準偏差準則判斷輸入的機內測試信號經過第 次本征模態函數 分解的剩余的殘差函數中經過第i次篩選后的剩余函數是否滿足本征模態函數的條
件，即(\iHoCO —是否小于_仉 T, 0^<T<0.1 ；
判斷結果為是，執行步驟e，判斷結果為否，則fc = t+l，然后執行步驟c， 步驟e、提取一個本征模態函數IMF分量、⑷=、⑶，
步驟f、獲取輸入的機內測試信號經過第！！次本征模態函數分解的剩余的殘差函
數run
步驟g、判斷是否滿足下述關系式成立,
判斷結果為否，則B = H + 1，然后執行步驟b，判斷結果為是，完成提取過程，獲得3個本 征模態函數分量IMF1、IMF2和IMF3 {<^(0,^(0,^(0}；和,個經過第㈣次本征模態函數
分解的剩余的殘差函數RES :r3(f) n=l時，提取第1階本征模態函數分量IMF1 ；n=2時，提取第2階本征模態函數分 量IMF2 ；n=3時，提取第3階本征模態函數分量IMF3 ；n=3時，提取本征模態函數分解的剩余
的殘差函數RES:r5(l)。 無故障情況下的舵機反饋電壓信號分解結果如圖5至圖8所示；故障情況下的舵 機反饋電壓信號分解結果如圖9至圖12所示。執行步驟二 對提取的第2階本征模態函數分量IMF2進行自適應衰減處理，獲取 衰減后分量DIMF2。通過對前面分解結果的直觀圖示，無論是無故障還是有故障情況下的各IMF分量 中，IMF2都顯含了最多的虛警信號成分，所以設計衰減因子去乘以IMF2可以達到有效減少 虛警成分的作用。同時為了避免在濾波過程中丟失原信號中的非虛警成分，IMF2所用衰減 因子A的計算采用下列算式計算 衰減后的IMF2分量，即DIMF2，采用下列算式計算 執行步驟三對衰減后分量DIMF2進行信號疊加處理，獲得機內測試信號的濾波信號，完成對機內測試信號的虛警濾波。濾波后的信號采用下列算式計算 對于舵機無故障的情況，圖13所示信號經濾波處理后得到如圖15所示的信號。而 對舵機有故障的情況，圖17所示信號經濾波處理后得到如圖19所示的信號。對比可知，濾 波后小幅值且慢速跌落的現象被有效弱化，而大幅值且快速跌落的現象不受濾波影響。由于該采樣信號是針對機內測試系統的，我們統一對其進行一階差分處理之后， 能夠更加清楚地說明濾波的效果。對于舵機無故障的情況，未濾波信號一階差分負峰值的 極值為-0. 30V (見圖14)，濾波后的則為-0. 17V (見圖16)，可見虛警信號被明顯削弱。對 于舵機有故障的情況，要分為故障前和故障后來討論故障發生前，未濾波信號一階差分負 峰值的極值為-0. 30 (見圖18)，濾波后的則為-0. 20 (見圖20)，可見虛警信號被明顯削弱； 故障發生后，未濾波信號一階差分負峰值的極值為-0. 71 (見圖18)，濾波后的則為-0. 78 (見圖20)，可見故障信號不僅沒有被削弱，反而得到增強。本方法同時從頻率和幅值兩方面 入手聯合排除虛警信號的問題，對具有虛警特征的成分進行有針對性的衰減處理，從而有 效濾除容易導致誤報的虛警信號，適用于設備或系統的機內測試信號濾波。
權利要求
一種基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方法，其特征在于它包括如下步驟步驟一對輸入的機內測試信號進行經驗模態分解，提取3個本征模態函數分量和1個殘差；步驟二對提取的第2階本征模態函數分量IMF2進行自適應衰減處理，獲取衰減后分量DIMF2；步驟三對衰減后分量DIMF2與第1階本征模態函數分量、第3階本征模態函數分量和殘差進行信號疊加處理，獲得機內測試信號的濾波信號，完成對機內測試信號的虛警濾波。
2.根據權利要求1所述的基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方 法，其特征在于步驟一提取3個本征模態函數分量和1個殘差的過程為設定輸入的機內測試信號為, 步驟a、IMF分解過程初始化 ’且滿足關系式r“(i) = Χ( )成立，其中為 第次分解后剩余的殘差函數；步驟b、篩選過程初始化 ，且滿足關系式=VlCO成立，I A(W)CO 為第B次IMF分解中經過第次篩選后的剩余函數；步驟c、根據篩選程序獲取輸入的機內測試信號經過第n次本征模態函數分解的 剩余的殘差函數中經過第jt次篩選后的剩余函數；步驟d、采用標準偏差準則判斷輸入的機內測試信號經過第n次本征模態函數 分解的剩余的殘差函數中經過第jt次篩選后的剩余函數是否滿足本征模態函數的條 件，艮口 (A8Jj^1Q 是否小于閾值 判斷結果為是，執行步驟e，判斷結果為否，則fc = i+l，然后執行步驟c， 步驟e、提取一個本征模態函數IMF分位Cn(i) = AntCO ；步驟f、獲取輸入的機內測試信號經過第 次本征模態函數分解的剩余的殘差函 數訓-^⑴- ⑴；步驟g、判斷是否滿足下述關系式成立β>3 ；判斷結果為否，則《 = n+Ι，然后執行步驟b，判斷結果為是，完成提取過程，獲得3個本 征模態函數分量IMFl、IMF2和IMF3 (^C2(0,C3(O)；和,個經過第^次本征模態函數分解的剩余的殘差RES :Γ,(0。
3.根據權利要求2所述的基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方 法，步驟c根據篩選程序獲取輸入信號經過第》次本征模態函數分解的剩余趨勢函數中經過第Jt次篩選后的剩余函數KO的過程為步驟Cl、利用三次樣條函數獲取輸入信號經過第B次本征模態函數分解的剩余 趨勢函數中經過第I^1次篩選后的剩余函數的上、下包絡，步驟c2、計算所述剩余函數 上、下包絡曲線在各個f的均值, 步驟c3、獲取輸入信號經過第Β次本征模態函數分解的剩余趨勢函數中經過第次篩選后的剩余函數
4.根據權利要求2所述的基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方 法，其特征在于，步驟d中T=O. 25。
5.根據權利要求1所述的基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方 法，其特征在于所述的步驟二中衰減后分量DIMF2按如公式獲取 其中衰減因子A 采用下式計算 當滿足條件其它情況下
6.根據權利要求1所述的基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方 法，其特征在于所述的步驟三所述機內測試信號的濾波信號Υβ>按如下公式獲取 。
全文摘要
基于經驗模態分解的設備或系統機內測試信號虛警濾波方法，它涉及到機內測試的關鍵處理技術。提供了一種在不借助任何先驗知識的情況下降低設備或系統機內測試信號虛警率的濾波方法。本發明的步驟為一對輸入的機內測試信號進行經驗模態分解，提取3個本征模態函數分量和1個殘差；二對提取的第2階本征模態函數分量IMF2進行自適應衰減處理，獲取衰減后分量DIMF2；步驟三對衰減后分量DIMF2進行信號疊加處理，獲得機內測試信號的濾波信號，完成對機內測試信號的虛警濾波。本發明從采樣信號本身出發，克服以往濾波方法無法同時從頻率和幅值兩方面入手聯合排除虛警信號的問題，適用于設備或系統的機內測試信號濾波。
文檔編號B63B9/00GK101853242SQ20101020724
公開日2010年10月6日 申請日期2010年6月23日 優先權日2010年6月23日
發明者張淼, 沈毅, 王強 申請人:哈爾濱工業大學