發(fā)布時間：2018-04-14 16:20

  本文選題：泄流結(jié)構(gòu) + 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解��； 參考：《振動與沖擊》2017年22期

【摘要】：針對泄流結(jié)構(gòu)振動信號非平穩(wěn)性和特征信息被強(qiáng)噪聲淹沒的實(shí)際問題,提出一種基于具有自適應(yīng)噪聲的完整集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)和奇異值分解(SVD)聯(lián)合的信號降噪方法。對一維泄流振動信號時程進(jìn)行CEEMDAN分解,將信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)分量(IMF),運(yùn)用頻譜分析方法篩選包含主要振動信息的IMF分量,濾除低頻水流噪聲,實(shí)現(xiàn)信號的初次濾波;利用排列熵理論確定含噪聲較多的IMF分量,采用奇異值分解技術(shù)提取奇異值信息,運(yùn)用奇異熵增量定階理論濾除IMF分量中的高頻噪聲,實(shí)現(xiàn)信號的二次濾波;將包含結(jié)構(gòu)振動信息的IMF分量重構(gòu),得到泄流結(jié)構(gòu)的工作特征信息。結(jié)合拉西瓦模型振動實(shí)測數(shù)據(jù),運(yùn)用該方法進(jìn)行計(jì)算分析,濾除高頻和低頻噪聲,提取結(jié)構(gòu)振動特征信息;結(jié)果表明該方法在泄流結(jié)構(gòu)特征信息提取方面具有優(yōu)越性,可為泄流結(jié)構(gòu)在線監(jiān)測和安全運(yùn)行提供依據(jù)。
[Abstract]:In order to solve the practical problem that the vibration signal of discharge structure is nonstationary and that the characteristic information is submerged by strong noise, a signal denoising method based on the complete integrated empirical mode decomposition (CEEMDAN) with adaptive noise and singular value decomposition (SVD) is proposed.The time history of one dimensional discharge vibration signal is decomposed into a series of inherent mode function components by CEEMDAN decomposition. The IMF component containing the main vibration information is screened by the spectrum analysis method, and the low frequency flow noise is filtered to realize the first filtering of the signal.The permutation entropy theory is used to determine the IMF component with more noise, the singular value decomposition technique is used to extract the singular value information, and the singular entropy increment order theory is used to filter the high frequency noise in the IMF component to realize the quadratic filtering of the signal.The IMF component which contains the vibration information of the structure is reconstructed and the working characteristic information of the discharge structure is obtained.Combined with the measured data of Laxiwa model vibration, the method is used to calculate and analyze, filter the high frequency and low frequency noise, extract the structural vibration characteristic information, the result shows that this method has superiority in extracting the characteristic information of the discharge structure.It can provide basis for online monitoring and safe operation of discharge structure.
【作者單位】： 華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院;黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院土木與交通工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51679091;51408223) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新人才計(jì)劃(18HASTIT012) 廣東省水利科技創(chuàng)新基金(2017-16)
【分類號】：TV312

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本文編號：1750101