论文摘要
针对火电机组运行监测数据量大且复杂情况下的去噪问题,提出一种基于状态识别的改进经验模态分解去噪(SREMD)算法。该算法以经验模态分解(EMD)方法为基础,首先运用基于拉伊达(Pauta)准则的滤波方法去除显著异常数据,然后根据数据连续变化率动态识别机组运行状态,最后根据机组运行状态的稳态过程和过渡过程分别进行针对性EMD去噪,以适应火电机组的状态切换特性。将该算法用于实际机组运行数据,结果表明,本文算法有效完成了火电机组监测数据的去噪预处理,在保持信号整体趋势的基础上能达到更好的去噪效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵悦,方彦军,董政呈
关键词: 火电机组,数据预处理,去噪,滤波,准则,状态识别
来源: 热力发电 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 武汉大学动力与机械学院
基金: 国家自然科学基金项目(51707153),中国博士后科学基金(2017M612499)~~
分类号: TM621
DOI: 10.19666/j.rlfd.201803045
页码: 49-54
总页数: 6
文件大小: 908K
下载量: 176
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