论文摘要
[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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张仲良,朱晓军,彭飞,牟金磊
关键词: 船体应力监测数据,希尔伯特黄变换,经验模态分解,自适应去噪,小波阈值去噪
来源: 中国舰船研究 2019年S1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 船舶工业
单位: 海军工程大学舰船与海洋学院
基金: 海军工程大学自然科学基金资助项目(20161519)
分类号: U661.44
DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.01509
页码: 158-164
总页数: 7
文件大小: 3239K
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标签：船体应力监测数据论文; 希尔伯特黄变换论文; 经验模态分解论文; 自适应去噪论文; 小波阈值去噪论文;