网络首发时间:2019-01-03 10:33:54

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基于状态识别的经验模态分解法火电厂运行数据预处理

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【作者】 赵悦方彦军董政呈

【机构】 武汉大学动力与机械学院

【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。

【关键词】 火电机组数据预处理去噪滤波Pauta准则EMD状态识别
【基金】 国家自然科学基金项目(51707153);中国博士后科学基金(2017M612499)
  • 【DOI】10.19666/j.rlfd.201803045
  • 【分类号】TM621
  • 【下载频次】27

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