| 基于排列熵算法的弧形闸门振动状态监测 |
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| 引用本文： | 张翌娜,马晓君,张建伟,侯鸽. 基于排列熵算法的弧形闸门振动状态监测[J]. 水电能源科学, 2018, 36(7): 163-166 |
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| 作者姓名： | 张翌娜 马晓君 张建伟 侯鸽 |
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| 作者单位： | 黄河水利职业技术学院土木与交通工程学院;华北水利水电大学水利学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51679091）；河南省高校科技创新人才计划（18HASTIT012）；广东省水利科技创新项目（2017） |
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| 摘 要： | 为避免闸门结构的剧烈振动,保证其稳定运行,提出基于排列熵算法(PE)的水工闸门状态监测。根据水闸模型不同运行工况下流激振动的加速度数据,利用CEEMDAN与SVD联合提取单个测点闸门结构的特征信息,以方差贡献率的方式将多个传感器所测测点的振动数据进行有效融合,得到一组可全面反映系统总体振动特性的融合数据,通过排列熵方法计算融合后数据的子序列熵值,对比不同工况下熵值变化规律,实现结构振动状态的监测。结果表明,排列熵方法能更加全面有效地提取结构的有效信息,且能以相对直观的形式表现结构的运行状态,可避免闸门运行中的不利工况,为结构的安全运行与在线监测提供参考。
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| 关 键 词： | 水工闸门； 振动监测； CEEMDAN； SVD； 排列熵； 信息融合 |
Vibration State Monitoring of Radial Gate Based on Permutation Entropy Method |
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