引言
　　在卷烟生产过程中，由于受到外界环境的干扰，控制系统在对烟支漏气信号进行提取和处理中，常常会产生信号失真现象，导致控制系统不能正确判断烟支的好坏，出现好烟支的误剔除和坏烟支的漏剔除。为改变烟支的误剔与漏剔现象，应用EMD方法对漏气信号进行去噪处理，还原信号的真实性，提高烟支漏气检测的精确性，确保漏气烟支被正确剔除。
　　在卷烟设备中烟支的漏气检测是个难点也是重点。它决定产品的质量和烟支消耗，同时影响产品的效率。烟支的漏气检测是由负压力传感器作为检测信号的仪器。但是在卷烟生产过程中负压力传感器的检测到的信号不是一种平稳的信号，且信号比较微弱，往往被噪声淹没，导致卷烟控制系统无法识别信号的真实性，使得烟支漏气检测起来很难做到准确、实时，为解决上述问题，需要对烟支漏气信号进行采集并去除信号的干扰部分，还原真实信号，为进一步研究烟支漏气检测系统打下基础。
　　1、存在问题
　　烟支漏气检测是靠负压力传感器来测量压力的大小，再通过把压力转化为电压输入到控制系统处理器上进行处理，判断烟支是否好坏。在生产现场受到环境和机械振动的影响，使控制系统采集到的漏气信号受外部干扰很大，且其系统内部没有专门的去噪程序，使得采集到的信号不能真实反映烟支漏气状况，导致检测系统不能检测出不合格的烟支，失去了对烟支进行检测的功能。为了分析烟支漏气信号受外部干扰程度的大小，利用示波器提取了漏气信号的波形图：
　　图1 负压传感器1采集的信号
　　由此可见，通过波形图我们可以看出漏气信号受外界环境干扰的程度很大，漏气信号大部分被外部噪声所淹没，无法分辨漏气信号的形状和特征，所以要对漏气信号进行EMD分解滤波。对漏气信号进行EMD分解滤波时，利用信号中频谱特性，可以把噪声从原信号的时频谱区域中隔离开来，再对信号进行滤波，以达到对信号的去噪。应用EMD的分解法另外一个作用是它具有小波变换中的多分辨特点。EMD的分解法引入瞬时频率概念，从时域和频域同时分析采集的漏气信号。
　　2、改进方法
　　分析可见，解决上述问题的关键是消除信号的干扰，根据EMD算法计算，信号可分为快速部分的波动与缓慢部分的波动叠加而成。也可以这么说：漏气信号=缓慢部分+快速部分，缓慢波动就是信号中的缓变趋势，也可以理解为信号中较低的频率成分；快速波动就是信号中较高的频率部分，即信号中的干扰成分。所以，对漏气信号进行EMD分解滤波，去掉信号中高频IMF分量部分，留下信号低频率IMF分量部分。这个低频率部分就是原信号的真实信号；而对应着高频部分就是信号的干扰项。
　　3、改进效果
　　经过EMD分解滤波后的低频率部分表示了漏气检测的真实信号，去掉噪声干扰的影响后，受到外部噪声干扰的高频部分没有了，经过EMD分解滤波后的信号真正能够反映漏气检测信号的真实状况，经过改进后的漏气信号再通过卷烟机系统的处理，就能实现烟支漏气检测系统的正常工作，避免出现烟支的漏剔和误剔现象。
　　作者简介
　　束红云（1977-），男，硕士，助理工程师，硕士，滁州卷烟厂卷接包车间，主要从事电气维修。