【摘 要】
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水轮机尾水管压力脉动信号十分复杂,在水电机组故障诊断中表现出强烈的不平稳性。基于此本文提出结合可变模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和排列熵（Permutation E
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水轮机尾水管压力脉动信号十分复杂,在水电机组故障诊断中表现出强烈的不平稳性。基于此本文提出结合可变模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和排列熵（Permutation Entropy,PE）的水轮机压力脉动信号去噪新方法。该方法首先将压力脉动信号进行VMD分解,获取若干BIMF分量,求取各模态分量的排列熵,利用排列熵对信号随机性的敏感特性,对压力脉动信号筛选并重构,完成对信号的去噪。对比仿真和实例结果分析,该方法优于目前的EEMD滤波算法,能有效去除噪声,具有良
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