CN109522802A - 应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，该方法是基于泵噪声为一组基的线性组合的假设，在泵噪样本提取出来之后，利用经验模态分解将所提取的泵噪样本分解成一组信号作为基，通过粒子群优化算法可以找到这组基最佳线性组合的系数，更新泵噪样本，提升消噪效果。本发明在有限个消噪周期中，以加权的形式对当前泵噪样本进行修正，使其在有限的迭代次数内逐渐收敛于变化后的单位周期内的泵噪波形，以适应***在长时间运行过程中泵噪声的缓慢变化。

Description

应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法
技术领域
本发明属于无线随钻测井的技术领域，涉及一种应用经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的泵噪消除方法。
背景技术
目前，在无线随钻测量***中，泥浆脉冲信号传输已经在世界范围得到广泛使用。泥浆脉冲，它是将井下仪器测量到的数据转换为电信号后，在泥浆泵作用下转换为的压力波信号，最后以泥浆为介质将信号传输至地面。其可靠性较高，传输距离远，更符合钻井的实际情况，是国内通用的传输方式。由于泥浆传输信号过程中需借助泥浆泵活塞不断往复运动，而在运动过程中，会产生周期性的泵噪声，因此对泥浆脉冲信号，必须消除泵噪声，才可进行信号的正确解码。泥浆脉冲通信***属于时变***。随着钻进深度的增加，包括泵噪声特性在内的泥浆信道参数可能持续性地发生变化。而泵噪声的周期性假设是建立在有限长度时间窗口内的近似性假设。随着***运行时间的增加，所取得的泵噪样本与单位周期内泵噪声的波形之间的差异将逐渐增大，导致消噪输出中的残余噪声增加，影响消噪效果。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，本发明利用经验模态分解和粒子群优化算法不断更新泵噪样本来达到更好的泵噪消除效果。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)获取传感器获取测得的压力信号并进行低通滤波，得到滤除部分白噪声的泥浆压力信号。
(2)以泵冲传感器测得的泵冲信号作为时间基准，得到泵噪声信号的周期T；
(3)对步骤1的泥浆压力信号以步骤2的周期T为时间间隔进行分段截取，将所有分段信号求和并求平均；得到平均值最接近于周期性泵噪声在单个周期内实际波形的经验波形p(m)，即泵噪样本；
(4)对泵噪样本进行模态分解，得到构成泵噪的一组基；
(5)通过粒子群优化算法找到这组基最佳线性组合的系数，更新泵噪样本。
进一步地，所述步骤5具体为：对于粒子群优化算法，初始化权重系数为1，初始化PSO参数，所述PSO参数包括权重系数的上下界、粒子个数及最大迭代次数等。然后开始解码过程的迭代。将接收信号减去泵噪声的经验波形后解码进行均衡判决，计算出其均方误差值(Mean Square Value,MSE)为输出反馈参量，每次利用优化算法迭代后，将更新的权重系数与相应的基对应相乘，然后将所有乘积相加得到更新之后的经验波形。按照同样的步骤计算MSE作为代价函数进行下一次迭代运算，直到达到最大迭代次数或迭代终止条件后，将最终的权重系数与相应的基对应相乘，得到用于从接收信号中消除泵噪声的最佳经验波形，输出最终解码符号。MSE的计算方式如下：
其中，w为各个基的权重系数向量，N是本次消噪的符号个数，di是第i个符号的判决值，是第i个符号的估计值。MSE的物理含义是解码输出的误差能量(Error Power)，粒子群算法通过MSE的变化趋势来判断粒子的前进方向，从而找到最佳的权重系数，提升消噪效果。
本发明的有益效果是，本发明应用EMD和PSO的泵噪消除方法基本思想是将泵噪看作一组基的线性组合，泵噪的更新过程是根据判决输出来确定出这组基的最佳线性组合方式。其中，EMD将泵噪样本分解成一组基，利用这组基可以重构出更贴近实际泵噪声的波形估计。同时，对于构成泵噪的任意一组基，PSO可以找到这组基最佳线性组合的系数，作为泵噪样本的更新机制。本发明在有限个消噪周期中，以加权的形式对当前泵噪样本进行修正，使其在有限的迭代次数内逐渐收敛于变化后的单位周期内的泵噪波形，以适应***在长时间运行过程中泵噪声的缓慢变化。
附图说明
图1是基于EMD-PSO的泵噪消除方法结构图；
图2是传感器压力信号示意图；
图3是泵冲信号示意图；
图4是利用相干平均法得到的泵噪样本示意图；
图5是采用EMD分解泵躁样本得到的各路信号波形图；
图6是消噪输出信号示意图；
图7是消噪输出信号放大示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实例对本发明做进一步的描述，但本发明的实施和保护范围不限于此。
图1是基于EMD-PSO的泵噪消除方法结构图，如图所示，对于井下传感器测得的压力信号我们会依次进行低通滤波器、利用相干平均法提取泵噪声的经验波形，然后再使用EMD-PSO联合的迭代方法更新泵噪样本，直至与实际的泵噪声波形相符合。本例选取了一段实井双泵数据作为压力信号，波形如图2所示。双泵的基本频率分别是0.994Hz和1Hz，调制方式为FSK，码率13bps，深度2890m。
在从传感器获取测得的压力信号后，首先，根据压力数据特性确定低通滤波器性能指标并进行低通滤波，得到滤除部分白噪声的泥浆压力信号；
再通过引入图3所示的泵冲信号作为时间基准，得到泵噪声信号的周期T。泵冲信号由泵冲传感器测得。泵冲传感器是安装在泥浆泵上的位移传感器或者行程开关，用于记录泥浆泵活塞的位置信息。以行程开关类泵冲传感器为例，其输出一般为一组由矩形脉冲信号构成的开关量序列。低电平表示行程开关未被触发，高电平表示行程开关已被触发，每一个矩形脉冲的上升沿对应活塞到达行程开关处的时刻。对压力信号以T为时间间隔进行分段截取，将所有分段信号求和并求平均。在求和次数足够多的情况下，得到的平均值最接近于周期性泵噪声在单个周期内实际波形的经验波形，即泵噪样本，如图4所示；
接着对泵噪样本进行模态分解，得到如图5所示的构成泵噪的一组基及这组基对应的系数；
对于粒子群优化算法，初始化权重系数为1，初始化PSO参数，如权重系数的上下界，粒子个数及最大迭代次数等，然后开始解码过程的迭代。将接收信号减去泵噪声的经验波形后解码进行均衡判决，计算出其均方误差值(Mean Square Value,MSE)为输出反馈参量，每次利用优化算法迭代后，将更新的权重系数与相应的基对应相乘，然后将所有乘积相加得到更新之后的经验波形。按照同样的步骤计算MSE作为代价函数进行下一次迭代运算，直到达到最大迭代次数或迭代终止条件后，将最终的权重系数与相应的基对应相乘，得到用于从接收信号中消除泵噪声的最佳经验波形，输出最终解码符号。MSE的计算方式如下：
其中w为各个基的权重系数向量，N是本次消噪的符号个数，di是第i个符号的判决值，是第i个符号的估计值。MSE的物理含义是解码输出的误差能量(Error Power)，粒子群算法通过MSE的变化趋势来判断粒子的前进方向，从而找到最佳的权重系数，提升消噪效果。
本例中，粒子收敛后得到的消噪输出如图6所示，图7为其放大示意图。图中所示，消噪后的信号频率较为分明，可辨识度较高，消噪效果良好。
综上所述，本发明所提方法能够有效消除单泵或者双泵同频情况下的泵噪声，与现有技术相比，本发明方法在时域中进行，对于周期性的泵噪声的消除提供了一种可行性的解决方案，可适应***在长时间运行过程中泵噪声出现的变化，提高解码准确度。

Claims (3)

1.一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)获取传感器获取测得的压力信号并进行低通滤波，得到滤除部分白噪声的泥浆压力信号。
(2)以泵冲传感器测得的泵冲信号作为时间基准，得到泵噪声信号的周期T；
(3)对步骤1的泥浆压力信号以步骤2的周期T为时间间隔进行分段截取，将所有分段信号求和并求平均；得到平均值最接近于周期性泵噪声在单个周期内实际波形的经验波形p(m)，即泵噪样本；
(4)对泵噪样本进行模态分解，得到构成泵噪的一组基；
(5)通过粒子群优化算法找到这组基最佳线性组合的系数，更新泵噪样本。
2.根据权利要求1所述的一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，其特征在于，所述步骤5具体为：对于粒子群优化算法，初始化权重系数为1，初始化PSO参数，然后开始解码过程的迭代。将接收信号减去泵噪声的经验波形后解码进行均衡判决，计算出其均方误差值MSE为输出反馈参量，每次利用优化算法迭代后，将更新的权重系数与相应的基对应相乘，然后将所有乘积相加得到更新之后的经验波形。按照同样的步骤计算MSE作为代价函数进行下一次迭代运算，直到达到最大迭代次数或迭代终止条件后，将最终的权重系数与相应的基对应相乘，得到用于从接收信号中消除泵噪声的最佳经验波形，输出最终解码符号。MSE的计算方式如下：
其中，w为各个基的权重系数向量，N是本次消噪的符号个数，di是第i个符号的判决值，是第i个符号的估计值。MSE的物理含义是解码输出的误差能量，粒子群算法通过MSE的变化趋势来判断粒子的前进方向，从而找到最佳的权重系数，提升消噪效果。
3.根据权利要求2所述的一种应用经验模态分解和粒子群优化算法的泵噪消除方法，其特征在于，所述PSO参数包括权重系数的上下界、粒子个数及最大迭代次数等。
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