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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120067535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510135905.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法是由陶锴;余子煜;徐明星设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于结构健康监测与振动信号处理技术领域，公开了一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法，通过改进SAA算法构成ASSA，优化VMD‑SI中的模态分解数和惩罚因子；然后，通过计算固有模态函数与原始信号的归一化自信息距离，以区分有效IMF成分和无效IMF成分；利用有效IMF分量对滤波后信号进行重构。本发明所述方法通过ASSA算法提高全局寻优能力，避免传统算法带来的局部最优停滞的情况，消除了管道处于复杂环境带来的振动信号不规则性干扰；引入自信息避免传统方法中常见的模态混叠、过度分解等问题；能够更好地适应非平稳信号的特性，提高信号的信噪比，从而更准确地提取泄漏特征。

本发明授权一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参量自信息的管道泄露振动信号降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集管道不同损伤工况下的原始振动信号Stj； 步骤2、在麻雀搜索算法SSA中添加自适应正余弦和柯西-高斯变异构成ASSA算法，将不同损伤工况对应的原始振动信号Stj作为搜索空间，优化VMD-SI中的模态分解数和惩罚因子； 步骤3、将得到的模态分解数和惩罚因子输入VMD-SI算法，得到最优分解参数； 步骤4、基于最优分解参数计算固有模态函数与原始振动信号的相关系数，以此计算固有模态函数与原始振动信号的自信息； 步骤5、对得到的自信息进行归一化处理，依据固有模态函数与原始信号的归一化自信息距离获得有效IMF分量，重构有效IMF分量，实现振动信号降噪；其中，步骤2具体为： 步骤201，在SSA中引入自适应搜索因子γ1， 新的发现者位置迭代公式如下： 其中，Cons用于调节自适应搜索因子的整体幅度；ξ为调节系数；γ2和γ3为[0,2π]的随机数；t是当前迭代次数，M是最大迭代次数；Hbest表示当前种群中的全局最优位置，即适应度值最高的麻雀所处的位置；MZ为安全值； 步骤202，采用自适应柯西-高斯变异策略，其中，采用标准柯西分布的概率密度函数f1x和采用标准高斯分布的概率密度函数f2x如下： 新的跟随者位置更新如下： 其中，x为自变量；Cauchy0,1为标准柯西分布函数；Gauss0,1为标准高斯分布函数；γ4和γ5为自适应动态调整参数； 步骤203，将不同损伤等级对应的振动信号作为搜索空间，输入ASSA算法，设置模态分解数k的上下限范围为[3,10]，惩罚因子α的上下限范围为[100,2500]，设置迭代次数，得到k和α的最优值； 步骤4具体为： 步骤401，计算IMF分量和原始信号的相关性R， 步骤402，计算IMF分量和原始信号的自信息IIMFk,Stj， IIMFk,Stj＝-log2RIMFk,Stj， 其中，j＝1,2..m，m表示最大损伤等级；k表示重构分量的个数。

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