發(fā)布時(shí)間：2023-07-01 13:31

　　針對(duì)強(qiáng)背景噪聲下水輪發(fā)電機(jī)組原始信號(hào)難以提取的問題,提出了基于傅里葉分解(FDM)和排列熵相結(jié)合的水輪發(fā)電機(jī)組背景噪聲去除方法。首先基于傅里葉分解理論將水輪發(fā)電機(jī)組信號(hào)分解為若干個(gè)瞬時(shí)頻率的固有頻帶函數(shù);然后對(duì)其進(jìn)行排列熵的計(jì)算,利用排列熵對(duì)噪聲的敏感特性,對(duì)所得的固有頻帶函數(shù)進(jìn)行篩選,將符合條件的函數(shù)進(jìn)行重構(gòu),達(dá)到對(duì)信號(hào)去噪目的;最后利用該方法進(jìn)行仿真和實(shí)例分析,同時(shí)與EMD排列熵方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,基于FDM與排列熵方法去噪效果更好,更適合應(yīng)用于水輪發(fā)電機(jī)組背景噪聲的去除。

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【文章目錄】：
0 引言
1 基本原理
2 仿真信號(hào)分析
3 實(shí)例分析
4 結(jié)論



本文編號(hào)：3836334