【摘 要】
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传统的机理分析无法从电厂海量数据中快速寻找到与特定燃烧扰动相关的信号,依据扰动相关信号在同一频段具有较强的波动相似性,提出了一种基于小波熵的燃烧扰动相关信号提取方
【机 构】
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华北电力大学,控制与计算机工程学院,北京,102206
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传统的机理分析无法从电厂海量数据中快速寻找到与特定燃烧扰动相关的信号,依据扰动相关信号在同一频段具有较强的波动相似性,提出了一种基于小波熵的燃烧扰动相关信号提取方法.利用小波变换的带通滤波特性得到信号的不同频段成分,再计算小波能量熵来分析信号间的相关性.以频变信号为例,分析了滑动窗口宽度和小波基的选取对小波嫡的检测和识别性能的影响.对某电厂数据进行的实例分析表明,该方法不仅能有效挖掘燃烧扰动相关信号,并能区分这些信号的相关性强弱.
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