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传统的小波阈值降噪算法会使信号的不连续点附近产生伪吉布斯(pseudo Gibbs)现象。为了抑制这种现象,本文提出了信号幅值跳变小波降噪方法。该方法首先对原始信号进行幅值跳变处理,消除其不连续性;然后利用小波阈值降噪方法进行降噪;最后对得到的信号进行幅值逆跳变处理,获得原始信号的降噪信号。分别采用信号幅值跳变小波降噪方法、平移不变小波降噪方法和传统的小波阈值降噪算法对具有不连续点的信号进行降噪处理,结果发现,与另外两种方法相比,信号幅值跳变小波降噪方法能够有效抑制pseudo Gibbs现象,且降噪后的信号具有较高的信噪比。 相似文献
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基于贝叶斯网络Noisy Or模型的水电机组故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水电机组故障诊断中系统结构复杂,不确定因素众多的特点,将贝叶斯网络引入水电机组故障诊断中,建立基于贝叶斯网络的水电机组故障诊断系统;为了克服贝叶斯网络结构中需要的概率数量庞大和确定概率困难特点,在贝叶斯网络系统结构中引入Noisy Or模型。论文首先利用专家知识,将各个特征结点按二值结点构造网络,确定各单个结点的概率,然后计算多个结点的任意组合对结果的影响程度,从而确定某种故障发生的可能程度。仿真研究表明:用此模型构造的贝叶斯网络结构,需要的条件概率个数可以从2n减小为2n。大大降低了数据需求量,提高了水电机组故障诊断速度和效率。 相似文献
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针对水电机组复杂振动信号特征提取困难的问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)样本熵和粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization and support vector machine,PSO-SVM)的水电机组振动信号特征提取方法,对降噪后的水电机组振动信号进行CEEMDAN分解,计算各本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)与原信号的标准相关系数,选取标准相关系数大于0.3的IMF分量为有效分量,计算有效分量的样本熵特征值组建高维特征集,采用PSO-SVM对信号模式进行识别。对水电站现场数据进行了分析,验证了所提方法在水电机组振动信号特征提取领域的优势及实际应用价值。 相似文献
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简要介绍了PROFIBUS现场总线技术的构成及技术优势,分析了PROFIBUS的技术特点及目前在中国的发展状况。作者认为这项技术将引发自动化领域的巨大变化。 相似文献
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