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基于多小波的水电机组振动信号降噪方法研究
  • ISSN号:1007-2284
  • 期刊名称:《中国农村水利水电》
  • 时间:0
  • 分类:TV734.21[水利工程—水利水电工程] TK730.1[交通运输工程—轮机工程;动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]武汉大学动力与机械学院,武汉430072, [2]国网新源山东泰山抽水蓄能电站有限责任公司,山东泰安271000, [3]新疆昌吉职业技术学院电气工程分院,新疆昌吉831100
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51379160).
中文摘要:

多小波可以同时满足对称性,短(紧)支撑性,二阶消失矩和正交性,在信号处理方面比小波更有优势。在多小波分解系数中,当一个系数包含某些信号成分时,其相邻系数也可能包含一定的该信号成分。与传统的小波去噪算法相比,相邻系数法能更好地解决变换系数之间的相关性,获得更好的降噪效果。在模拟振动信号降噪处理中,对信噪比和均方根误差进行定量分析,结果表明多小波相邻系数降噪法要优于小波阈值降噪法。在对水电机组实际采集的振动信号进行降噪研究时,通过对比降噪前后信号振动特征分量的保持完整程度,表明该方法滤波更彻底,保留振动特征分量更完整,是一种更加有效的降噪方法。

英文摘要:

Multiwavelets have such features as short support,orthogonality,symmetry and vanishing moments.Therefore,multiwavelets offer the possibility of superior performance for signal de-noising,compared with wavelets.After multiwavelets decomposition,if the current coefficient contains certain components of the signal,its neighboring coefficients may also contain these ingredients.Based on this,we put forward the multiwavelets neighboring coefficients de-noising method.We apply this method to hydropower unit vibration signal de-noising,settling down the contradiction between restraining noisy pollution and reserving signal details by the traditional wavelets threshold de-noising.After de-noising the simulation signal,we find that multiwavelets neighboring coefficients de-noising method gives better performance both at SNRand RMSEthan wavelets threshold de-noising method.For the factual hydropower unit vibration signal,according to the integrity degree of vibration characteristic components,we discover that multiwavelets neighboring coefficients de-noising method can filter the noise more thoroughly and retain the characteristic ingredients more completely,showing a better performance.

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期刊信息
  • 《中国农村水利水电》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:水利部
  • 主办单位:中国灌溉排水发展中心 水利部农村水电及电气化发展局
  • 主编:茆智
  • 地址:武汉大学二区
  • 邮编:430072
  • 邮箱:xsdbjb@188.com
  • 电话:027-68776133
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2284
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1419/TV
  • 邮发代号:38-49
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,水利部优秀科技期刊,湖北省优秀科技期刊,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20441