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基于HHT的船体结构应力监测数据特征分析和去噪方法
被引量：
5
1
作者
张仲良
朱晓军
+1 位作者
彭飞
牟金磊
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2019年第S01期158-164,共7页
[目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提供支撑,[方法]首先,采用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数(IMF)和余项。然后,通过Hilbert变换得到Hilb...
[目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提供支撑,[方法]首先,采用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数(IMF)和余项。然后,通过Hilbert变换得到Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。[结果]结果表明,基于HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定的去噪效果,但两种去噪方法中,自适应去噪方法的SNR更高,RMSE更小,自适应去噪方法性能最佳。[结论]研究证明自适应去噪方法能更有效地针对应力监测数据进行去噪处理。
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关键词
船体应力监测数据
希尔伯特—黄变换
经验模态分解
Hilbert谱
自适应去噪
小波阈值去噪
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职称材料
题名
基于HHT的船体结构应力监测数据特征分析和去噪方法
被引量：
5
1
作者
张仲良
朱晓军
彭飞
牟金磊
机构
海军工程大学舰船与海洋学院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2019年第S01期158-164,共7页
基金
海军工程大学自然科学基金资助项目(20161519)
文摘
[目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提供支撑,[方法]首先,采用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数(IMF)和余项。然后,通过Hilbert变换得到Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。[结果]结果表明,基于HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定的去噪效果,但两种去噪方法中,自适应去噪方法的SNR更高,RMSE更小,自适应去噪方法性能最佳。[结论]研究证明自适应去噪方法能更有效地针对应力监测数据进行去噪处理。
关键词
船体应力监测数据
希尔伯特—黄变换
经验模态分解
Hilbert谱
自适应去噪
小波阈值去噪
Keywords
hull stress monitoring data
Hilbert-Huang Transform(HHT)
Empirical Mode Decomposition(EMD)
Hilbert spectrum
adaptive de-noising
wavelet threshold de-noising
分类号
U661.44 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于HHT的船体结构应力监测数据特征分析和去噪方法
张仲良
朱晓军
彭飞
牟金磊
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2019
5
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