Page 154 - 《应用声学》2025年第3期

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2.3 VMD-DEMON谱法 (2) 对预处理后的信号进行 10∼30 kHz 的带通
本文选用 VMD与DEMON谱分析结合，VMD 滤波；
适用于非平稳性、非线性的序列，通过数据本身对 (3) 使用自适应线谱增强，有效增强高频线谱
信号自适应划分频带，使频带划分更加准确。此外， 信号；
VMD 充分考虑了分量的窄带性，使得滤波频带更 (4) 设置VMD相关参数，对信号进行VMD，得
加集中，得到的信号分量的信噪比更高。基于VMD 到一组IMF；
改进的 DEMON谱分析方法特征提取步骤如下，流 (5) 选取每个 IMF 的最高幅度的 5 个线谱作为
程图如图2所示。 信号，计算信噪比；
(1) 获取 UUV 辐射噪声信号进行预处理，用拉 (6) 计 算 最 高 信 噪 比 的 IMF 的 DEMON 谱
伊达准则滤波去除海洋中的脉冲干扰； 特征。

200 ໚ฉҒ
UUVᣣ࠱ܦηՂ
100
ࣨए 0
ᮕܫေ -100
-200
2.5 3.0 3.5 4.0
0.020
௑ᫎ/(10 7 s)
0.018 ࣜᤰ໚ฉՑηՂᮠ៨ڏ
200 ໚ฉՑ
0.016 ࣜᤰ໚ฉ
100
0.014
ࣨए 0
0.012
ࣨए -100
0.010
-200
0.008 2.5 3.0 3.5 4.0
ᒭᤠऄጳ៨ܙू ௑ᫎ/(10 7 s)
0.006
0.004 0
ጳ៨ܙू໚ฉ٨ࣨᮠ־ऄజጳ
0.002
-20
0 ࣨए
ᮠဋ/(10 4 Hz) -40
VMDѬᝍ -60
40 200 ᮠဋ/(10 4 Hz)
0.015
30 150 ᆸࠀη٪උ ጳ៨ܙूՑᮠ៨ڏ
IMF1 20 IMF2 100 తᰴവগѬ᧚ ࣨए 0.010
10 50 0.005
0 0
ᮠဋ/(10 4 Hz) ᮠဋ/(10 4 Hz) 0
ᮠဋ/(10 4 Hz)
10 40
IMF3 5 IMF4 30 DEMON៨Ѭౢ
20
10
0 0
ᮠဋ/(10 4 Hz) ᮠဋ/(10 4 Hz)
图 2 VMD-DEMON 谱分析
Fig. 2 VMD-DEMON spectrum calculation
EEMD)、VMD 及鲸鱼优化的 VMD(WOA-VMD)
3 数据处理及分析
分解 (其利用鲸鱼优化算法对 VMD 分解次数 K 和
2023 年 9 月在某港口 (一科考用港口，水深约 惩罚参数 α 寻优)。EMD 算法的优势是无需人为
10 m)进行了海上实验。在二级海况下，用单个水听 设定参数，IMF 频谱结果如图 3(a) 所示 (只展示前
器采集一民用UUV的辐射噪声，采样率为256 kHz， 5 个 IMF)；EEMD 结果如图 3(b) 所示 (只展示前 5
带宽为20 Hz∼80 kHz。 个 IMF)，分解结果均存在模态混叠，且 EEMD 还

3.1 VMD最佳次数 存在过分解。根据经验，将 WOA-VMD 和 VMD
为了验证本文选取的固定参数的 VMD 方法 的模态中心频率设置为均匀分布，迭代停止误差 ε
的优势，分别对样本信号进行 EMD、集合经验模 为10 −6 。WOAVMD经过迭代后获得最优分解次数
态分解 (Ensemble empirical mode decomposition, 为 8，惩罚参数 α 为 1348，如图 3(c) 所示，IMF5 和