[发明专利]一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法

权利要求书

1.一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用声发射监测仪，采集原始声发射信号；

步骤2：建立基于DAE的声发射信号消噪模型；

步骤3：将采集到的声发射信号输入到基于DAE的声发射信号消噪模型中，进行信号重构；

步骤4：通过无监督学习训练基于DAE的声发射信号消噪模型，使重构信号与原始信号误差收敛于极小值；

步骤5：最终得到去噪后的声发射信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法，其特征在于，步骤2所述的DAE的声发射信号消噪模型包括输入层、隐层以及输出层，且输出层神经元数与输入层相等。

3.根据权利要求2所述的一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法，其特征在于，步骤3的具体操作步骤包括：

步骤31：输入采集到的声发射信号；

步骤32：对采集到的声发射信号，依据二项分布概率进行加噪损坏，生成加噪损坏声发射信号，其二项分布式为：

其中，n为信号采样点数，p为每次试验中事件A发生的概率，所述事件A是指产生零元素；X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，其可能的取值为0，1，…，n；且对每一个k(0≤k≤n)，事件{X＝k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次；

二项分布取决于参数n，p，通过分布期望值生成与输入声发射信号采样点数相同的一维数据序列；

步骤33：将所述加噪损坏声发射信号输入到DAE的声发射信号消噪模型的输入层，对信号进行编码，提取深层次表示特征；

步骤34：对提取出的特征利用进行解码，用于信号重构。

4.根据权利要求3所述的一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法，其特征在于，步骤33中所述的编码的公式为：

步骤34中所述的解码的公式为：

其中，z为DAE隐层某一神经单元的输出，其计算公式为：

其中，n为与该神经单元所连接的输入单元数，w_i为相应的连接权重，x_i为相应的输入单元输入。

5.根据权利要求3所述的一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法，其特征在于，步骤32中对采集到的声发射信号均先采取z-score标准化处理，计算公式为：

其中，x’为声发射信号标准化后数据，μ为声发射信号均值，σ为声发射信号标准差，x为声发射信号原始数据。