热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2008年
12期
73-78
,共6页
自适应%热工信号%小波分析%消噪%阈值
自適應%熱工信號%小波分析%消譟%閾值
자괄응%열공신호%소파분석%소조%역치
小波变换具有局部性特点,其在信号降噪方面有较强优势.但是,在消噪过程中闲值的选取将直接影响到信号处理效果,而软阈值和硬阈值消噪方法都有不足之处.对此,引入了梯度的自适应学习算法以求取最佳阈值,并将该方法用于处理热工过程信号,为故障诊断和系统辨识提供更接近实际的信号.
小波變換具有跼部性特點,其在信號降譟方麵有較彊優勢.但是,在消譟過程中閒值的選取將直接影響到信號處理效果,而軟閾值和硬閾值消譟方法都有不足之處.對此,引入瞭梯度的自適應學習算法以求取最佳閾值,併將該方法用于處理熱工過程信號,為故障診斷和繫統辨識提供更接近實際的信號.
소파변환구유국부성특점,기재신호강조방면유교강우세.단시,재소조과정중한치적선취장직접영향도신호처리효과,이연역치화경역치소조방법도유불족지처.대차,인입료제도적자괄응학습산법이구취최가역치,병장해방법용우처리열공과정신호,위고장진단화계통변식제공경접근실제적신호.
