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挂治电厂2号机在线监测振摆数据降噪处理方法
文献摘要：
针对水轮机在线监测振摆信号降噪处理等问题,本文提出经验模态分解(EMD)与小波阈值降噪处理方法.该方法首先将振摆信号进行EMD自适应分解,得到一系列本征固有模态函数(IMF),然后结合小波阈值函数对每一个IMF进行阈值降噪处理,最后将经过小波阈值函数降噪处理的IMF进行重构,构成降噪后的信号.并通过仿真信号验证了处理方法的正确性,采用该方法对在线监测系统采集的振摆数据进行降噪处理,结果表明该方法为能有效地对在线监测振摆数据进行降噪.本文提出的EMD与小波阈值降噪方法适用于水轮机振动信号的降噪处理这一领域,该方法将EMD与小波阈值相结合,避免单一小波阈值降噪中分解层数和小波基选择的局限性,相比传统小波阈值降噪方法,有较高的信噪比.
文献关键词：
水轮机;在线监测;小波阈值;振动;摆度
中图分类号：
作者姓名：
杨峰雄;付向涛;袁翔
作者机构：
五凌电力有限公司挂治电厂,湖南长沙410000
文献出处：
引用格式：
[1]杨峰雄;付向涛;袁翔-.挂治电厂2号机在线监测振摆数据降噪处理方法)[J].电力大数据,2022(01):18-25
A类：
B类：
振摆,数据降噪,水轮机,信号降噪处理,出经,经验模态分解,EMD,小波阈值降噪,固有模态函数,IMF,小波阈值函数,在线监测系统,降噪方法,振动信号,一小,分解层数,小波基,摆度
AB值：
0.18459
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