Page 150 - 《爆炸与冲击》2026年第5期
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第 46 卷        罗瑶嘉,等: 基于变分模态分解处理的冲击波压力长短期记忆网络系统建模                                第 5 期

               础上,分析了传感器动态特性在采集爆炸冲击波时存在的问题,设计了一种基于                                       SSA  优化的自适应
               VMD  分解冲击波响应补偿方法,对比了不同适应度函数对分解模态的影响;设计了将                                    VMD  分解后的多
               模态通过    LSTM  串联训练重建传感器系统动态特性方法,并采用仿真与实测冲击波数据开展了相关验
               证性实验,得到了以下结论。
                   (1) 由于压电式压力传感器的低频截止频率和高频固有频率影响,响应信号的正压时间减小,峰值
               超压增大,冲击波曲线产生振荡,难以确定准确的冲击波压力趋势。
                   (2) SSA  优化算法可以根据信号自适应选择               VMD   分解模态数与带宽,通过           CC  和频谱判断分解后
               的各模态成分,可以将冲击波信号分解为低频分量、高频分量和噪声分量。采用此方法去除信号的高频
               振荡与噪声,较传统反滤波修正方法的残余振荡幅值减小                          38%。
                   (3) 采用正弦信号发生器计算低频系统函数进行低频补偿,将补偿后信号与理想压力信号进行比
               对,验证了低频补偿使振荡幅值进一步减小,整体趋势符合理想冲击波压力曲线。
                   (4) 采用  VMD  结合  LSTM  神经网络对传感器系统进行建模,精度远高于单一                       LSTM  系统建模;通过
               消融实验验证了        SSA  优化辅助    LSTM  参数设置,精度较经验设定参数的结果更好。最终实测的传感器
               系统建模误差      MAPE  减小至    13.17%。



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