發(fā)布時間：2018-06-17 04:38

  本文選題：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 + 小波閾值去噪　； 參考：《中國農(nóng)村水利水電》2017年07期

【摘要】：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)可將信號分解成若干不同頻率的固有模態(tài)函數(shù)(IMF),傳統(tǒng)EMD去噪法只對高頻IMF分量進行處理,但缺乏有效的IMF選擇依據(jù)。自相關(guān)能量準(zhǔn)則可以定量篩選出含有噪聲的IMF分量,利用改進的小波閾值去噪法對這些含噪IMF進行處理,然后重構(gòu)所有IMF分量得到去噪后的信號。將這種EMD自相關(guān)閾值去噪法用于水電機組振動信號中,通過實例仿真,將去噪前后的信噪比和均方根誤差進行比較,結(jié)果表明這種去噪方法能有效用于水電機組振動信號中。
[Abstract]:Empirical mode decomposition (EMD) can decompose the signal into a number of inherent mode functions with different frequencies. The traditional EMD denoising method only deals with the high frequency IMF components, but it lacks an effective basis for IMF selection. The autocorrelation energy criterion can be used to quantitatively screen out the IMF components with noise. The improved wavelet threshold de-noising method is used to process these noised IMF components, and then all the IMF components are reconstructed to get the de-noised signals. The EMD autocorrelation threshold denoising method is applied to the vibration signal of hydroelectric generating set. The comparison of SNR and RMS error before and after denoising is carried out by an example. The results show that this method can be used effectively in the vibration signal of hydropower unit.
【作者單位】： 梯級水電站運行與控制湖北省重點實驗室(三峽大學(xué));
【基金】：教育部留學(xué)回國人員科研啟動基金(KJ2015QT007)
【分類號】：TV734.21

【參考文獻】

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本文編號：2029730