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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于改进的WOA-VMD联合SVD的管道泄漏信号去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：CN119557558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411600609.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于改进的WOA-VMD联合SVD的管道泄漏信号去噪方法是由潘建华;陈亿成;匡朝祥设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的WOA-VMD联合SVD的管道泄漏信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的WOA‑VMD联合SVD的管道泄漏信号去噪方法，涉及信号处理技术领域，获取管道缺陷位置的管道泄漏信号；将VMD算法中的惩罚因子α和模态数量K作为鲸鱼算法即WOA算法的优化目标；根据WOA算法得到的最优惩罚因子α和最优模态数量K设置VMD算法，并利用对管道泄漏信号进行VDM分解，得到K个IMF分量；利用相关系数法对K个IMF分量进行识别，识别出有效IMF分量；采用SVD算法分别对各个有效IMF分量进行SVD分解和去噪处理，去除各个有效IMF分量中的噪声信号；将去噪处理后的各个有效IMF分量进行合成，得到去噪后的管道泄漏信号。本发明通过将WOA、VMD和SVD三种算法结合，形成了一个集成化的信号处理框架，相比单一方法在性能上有了显著提升。

本发明授权一种基于改进的WOA-VMD联合SVD的管道泄漏信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的WOA-VMD联合SVD的管道泄漏信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取管道缺陷位置的原始声发射信号即管道泄漏信号； S2，将变分模态分解算法即VMD算法中的惩罚因子α和模态数量K作为鲸鱼算法即WOA算法的优化目标，寻找VMD算法中的最优惩罚因子α和最优模态数量K； S3，根据步骤S2得到的最优惩罚因子α和最优模态数量K设置VMD算法，并利用VMD算法对步骤S1的管道泄漏信号进行VDM分解，得到K个本征模态分量即IMF分量； S4，利用相关系数法对步骤S3得到的K个IMF分量进行识别，识别出有效IMF分量； S5，采用奇异值分解算法即SVD算法分别对各个有效IMF分量进行SVD分解和去噪处理，去除各个有效IMF分量中的噪声信号；将去噪处理后的各个有效IMF分量进行合成，得到去噪后的管道泄漏信号； 步骤S5的具体过程如下所示： S51，IMF分量表示为；为IMF分量中第t个时刻的信号值，t表示时刻，t=1,2,...,N，N为信号长度； 将一维的有效IMF分量转换成二维矩阵Y： 其中，L为二维矩阵Y的行数，H为二维矩阵Y的列数，H=N-L+1； S52，对二维矩阵Y进行奇异值分解即SVD分解，分解为正交矩阵U、对角矩阵S和正交矩阵V的转置； 其中，对角矩阵S为L×H的对角矩阵，对角线元素为非负值，非对角线元素为0，对角矩阵S的对角线元素即为有效IMF分量的奇异值；； S53，通过计算各个奇异值的能量微分谱，对奇异值进行分组，分为信号相关分量和噪声分量，并设定第二阈值； 其中，为第i个奇异值，p为奇异值数量；为第i个奇异值的能量微分谱；为第二阈值； 将大于第二阈值的奇异值记为信号相关分量，将小于等于第二阈值的奇异值记为噪声分量； S54，利用反对角平均法将信号相关分量从二维矩阵重构为时间序列，得到去噪后的有效IMF分量； 式中，，；当LH时，；否则，；、为二维矩阵Y中的元素； S55，将去噪处理后的各个有效IMF分量进行合成，得到去噪后的管道泄漏信号； 采用改进的WOA算法寻找最优解即最优惩罚因子α和最优模态数量K，具体如下所示： 在算法初始化中，添加信息素矩阵P，表示每个个体在解空间中的信息素浓度； 对于每个个体Xi，若其适应度值优于当前全局最优解，则增加信息素： 其中，为个体Xi的适应度值，每个个体代表了一组模态数量K和惩罚因子α的解；是当前最优解的适应度值；为当前最优解；是信息素矩阵中的元素；为信息素增量；C为常数，用于控制信息素的增量； 在位置更新时，依据信息素浓度引导搜索方向，得到新个体： 其中，1和1分别为信息素和距离的权重，为每个个体Xi与当前最优解的距离； 评估新个体的适应度f，并更新当前最优解： 。

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