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基于改进小波阈值- EMD算法的高拱坝结构振动响应分析
被引量：
6
1
作者
魏博文
钟紫蒙
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期83-91,共9页
基于高拱坝泄流结构实测振动响应数据资料,针对泄流激励作用下不可避免混有各种噪声进而影响结构工作模态识别精度的问题,提出了一种基于改进的小波阈值-经验模态分解(EMD)联合算法的滤波降噪方法。以拱坝泄流结构实测振动响应资料为基...
基于高拱坝泄流结构实测振动响应数据资料,针对泄流激励作用下不可避免混有各种噪声进而影响结构工作模态识别精度的问题,提出了一种基于改进的小波阈值-经验模态分解(EMD)联合算法的滤波降噪方法。以拱坝泄流结构实测振动响应资料为基础,利用改进的小波阈值算法滤除大部分高频白噪声,降低EMD分解的边界积累效应,进行EMD分解,通过去趋势波动分析(DFA)方法进一步滤除白噪声及低频水流噪声。工程实例分析结果表明,与小波分析、EMD方法相比,该方法具有更好的降噪效果,能精确滤除泄流结构实测振动响应信号中的低频水流噪声及白噪声,最大程度地保留信号中有效特征信息,并且为拱坝泄流结构在噪声干扰下提取有效信息提供了捷径,为坝体结构的安全监控打下了基础。
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关键词
高拱坝
流激振动
滤
波
降噪
小波阈值分析
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职称材料
基于CEEMDAN和MPE的导墙振动信号降噪方法及应用
被引量：
7
2
作者
刘昉
张鲁丰
+2 位作者
庞博慧
梁超
姚烨
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期91-97,共7页
针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题,将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中,使用一种应用于泄流结构的基于自适应噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和多尺度排列熵(MPE)联合去噪的方法。首先,通过CEEMDA...
针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题,将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中,使用一种应用于泄流结构的基于自适应噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和多尺度排列熵(MPE)联合去噪的方法。首先,通过CEEMDAN方法对导墙振动信号进行处理,得到一系列固有模态函数(IMF);其次,通过多尺度排列熵分析各IMF的随机性,并以多尺度排列熵值作为评价指标,将各IMF分量筛选为含噪声的IMF分量和纯净的IMF分量;最后,利用小波阈值降噪方法对含噪声的IMF分量进行降噪处理,将降噪处理后的数据与剩余纯净的IMF分量重构,获得降噪后的泄流导墙振动信号。仿真信号和工程实例结果表明:使用该方法提高了信号的降噪效果,能精确去除泄流导墙振动信号中的噪声,且有效保留了振动信号中的特征信息,具有一定的可行性。该方法的降噪结果可以作为实现对泄流导墙安全监测的可靠依据,可以应用到与之类似的导墙振动信号降噪处理中,为实现泄流导墙结构的健康运行打下基础。
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关键词
泄流导墙振动信号
CEEMDAN
多尺度排列熵
小波阈值分析
信号降噪
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职称材料
基于数据预处理与特征表示的多核SVM短期光伏发电预测
被引量：
8
3
作者
陈锦铭
郭雅娟
+3 位作者
伍旺松
吴倩红
韩蓓
李国杰
《水电能源科学》
北大核心
2018年第9期205-208,147,共5页
针对气温、降雨等气象数据有时难以获得且仅有的辐照度、光伏发电功率属于多源数据、毛刺多、具有不同特征的问题,提出了基于数据预处理与特征表示的多核支持向量机光伏预测方法,利用小波阈值分析法对光伏发电功率与辐照度进行去噪处理...
针对气温、降雨等气象数据有时难以获得且仅有的辐照度、光伏发电功率属于多源数据、毛刺多、具有不同特征的问题,提出了基于数据预处理与特征表示的多核支持向量机光伏预测方法,利用小波阈值分析法对光伏发电功率与辐照度进行去噪处理,通过对辐照度特征表示参数提取,进行SOM与k-means结合的二次聚类选取相似日,并采用多核支持向量机进行预测。结果表明,小波阈值去噪后能大幅提高预测精度,仅用辐照度与功率数据进行预测也能取得较高的预测精度,且多核预测精度高于单核预测精度。
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关键词
数据预处理
特征表示
小波阈值分析
二次聚类
多核支持向量机
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职称材料
题名
基于改进小波阈值- EMD算法的高拱坝结构振动响应分析
被引量：
6
1
作者
魏博文
钟紫蒙
机构
南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
南昌大学建筑工程学院
出处
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期83-91,共9页
基金
国家重点实验室开放基金资助项目(2017491511)
国家自然科学基金资助项目(51669013,51779115,51869011)
文摘
基于高拱坝泄流结构实测振动响应数据资料,针对泄流激励作用下不可避免混有各种噪声进而影响结构工作模态识别精度的问题,提出了一种基于改进的小波阈值-经验模态分解(EMD)联合算法的滤波降噪方法。以拱坝泄流结构实测振动响应资料为基础,利用改进的小波阈值算法滤除大部分高频白噪声,降低EMD分解的边界积累效应,进行EMD分解,通过去趋势波动分析(DFA)方法进一步滤除白噪声及低频水流噪声。工程实例分析结果表明,与小波分析、EMD方法相比,该方法具有更好的降噪效果,能精确滤除泄流结构实测振动响应信号中的低频水流噪声及白噪声,最大程度地保留信号中有效特征信息,并且为拱坝泄流结构在噪声干扰下提取有效信息提供了捷径,为坝体结构的安全监控打下了基础。
关键词
高拱坝
流激振动
滤
波
降噪
小波阈值分析
Keywords
high arch dam
flow-induced vibration
filtering noise reduction
wavelet threshold analysis
分类号
TV37 [水利工程—水工结构工程]
TV31 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
基于CEEMDAN和MPE的导墙振动信号降噪方法及应用
被引量：
7
2
作者
刘昉
张鲁丰
庞博慧
梁超
姚烨
机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
华能澜沧江水电股份有限公司
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期91-97,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51909185)。
文摘
针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题,将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中,使用一种应用于泄流结构的基于自适应噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和多尺度排列熵(MPE)联合去噪的方法。首先,通过CEEMDAN方法对导墙振动信号进行处理,得到一系列固有模态函数(IMF);其次,通过多尺度排列熵分析各IMF的随机性,并以多尺度排列熵值作为评价指标,将各IMF分量筛选为含噪声的IMF分量和纯净的IMF分量;最后,利用小波阈值降噪方法对含噪声的IMF分量进行降噪处理,将降噪处理后的数据与剩余纯净的IMF分量重构,获得降噪后的泄流导墙振动信号。仿真信号和工程实例结果表明:使用该方法提高了信号的降噪效果,能精确去除泄流导墙振动信号中的噪声,且有效保留了振动信号中的特征信息,具有一定的可行性。该方法的降噪结果可以作为实现对泄流导墙安全监测的可靠依据,可以应用到与之类似的导墙振动信号降噪处理中,为实现泄流导墙结构的健康运行打下基础。
关键词
泄流导墙振动信号
CEEMDAN
多尺度排列熵
小波阈值分析
信号降噪
Keywords
discharge guide wall vibration signal
CEEMDAN
multi-scale permutation entropy
wavelet threshold analysis
signal denoising
分类号
TV65 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于数据预处理与特征表示的多核SVM短期光伏发电预测
被引量：
8
3
作者
陈锦铭
郭雅娟
伍旺松
吴倩红
韩蓓
李国杰
机构
国网江苏省电力公司电力科学研究院
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第9期205-208,147,共5页
基金
国家电网公司科技项目(52100116001N)
文摘
针对气温、降雨等气象数据有时难以获得且仅有的辐照度、光伏发电功率属于多源数据、毛刺多、具有不同特征的问题,提出了基于数据预处理与特征表示的多核支持向量机光伏预测方法,利用小波阈值分析法对光伏发电功率与辐照度进行去噪处理,通过对辐照度特征表示参数提取,进行SOM与k-means结合的二次聚类选取相似日,并采用多核支持向量机进行预测。结果表明,小波阈值去噪后能大幅提高预测精度,仅用辐照度与功率数据进行预测也能取得较高的预测精度,且多核预测精度高于单核预测精度。
关键词
数据预处理
特征表示
小波阈值分析
二次聚类
多核支持向量机
Keywords
data pre-processing
characteristic representation
wavelet threshold analysis
twice clustering
multi-kernel support vector machine
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进小波阈值- EMD算法的高拱坝结构振动响应分析
魏博文
钟紫蒙
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CEEMDAN和MPE的导墙振动信号降噪方法及应用
刘昉
张鲁丰
庞博慧
梁超
姚烨
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于数据预处理与特征表示的多核SVM短期光伏发电预测
陈锦铭
郭雅娟
伍旺松
吴倩红
韩蓓
李国杰
《水电能源科学》
北大核心
2018
8
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职称材料
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引证文献
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