基于小波变换热工信号多尺度的分析及应用的论文

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1、摘要电站锅炉燃烧状态的好坏直接影响火电机组的经济性和安全性，本论文利用电站SIS数据库数据，重点围绕热工信号的多尺度相关性这个方面进行研究。针对传统的信号相关性分析方法主要刻画的是信号整体趋势相关性，不能够兼顾信号的局部波动相关性问题，而小波变换不依赖于机理分析，从信号的信息波动性入手，可以克服此问题，所以提出了将小波变换与信号相关性分析技术结合起来。本文研究了一种基于小波的多尺度信号相关性分析方法。通过小波变换将信号分解到不同频率范围内，然后重构得到不同频段下的信号分量。依据同一频率信号的波动相似性计

2、算它们之间的相关系数，以此描述该尺度下信号之间的相关性程度。通过利用多尺度分析方法，研究多个信号在不同尺度上的相关性，进行对多个频变信号的实例仿真验证了该方法的有效性。其中还以频变信号为例，讨论了小波变换中小波基和分解层数的选取问题。并对某电站600Mw机组数据进行热工信号实例分析，并结合机理进行研究。表明该方法不仅可以定量分析信号低频趋势的相关性强弱，同时也能够挖掘出高频波动相似性强的信号，从而拓展了热工相关信号的挖掘范围。关键词：小波变换；信号相关；多尺度分析；热工信号华北电力大学硕士学位论文Abs

3、tractBoilercombustionstateisgoodorbadhadadirectjmpactontheeconomyandsecurityofmethennalpowcruIlits．InthispaperweusedSISdatabasedataofthepowerplant，a11dfocusedonmestudyofthethemalsi弘als’multi．res01utioncorrclation．Fortradi矗onalsi盟alaIlalysismettlodiSaponr

4、aitoftllesigIlals’overalltrend，notabletotakeintoaccountthelocalfluct；tlationsofthesi髀alrelatedissues．Thewavelettransfomdoesnotdependonthemech姐ismanalysis，startthestudyn。omthesignalVolatilityinfomationsothatwecallovercomethisproblemTherefore，thisp印erprese

5、ntedthewavelettransf．omco妇曲inedwiththesignalcorrelationanalysistec_hniques，thatisthesi萨almulti《eSolutionCo玎elationanalysismemodbasedonwavelettraJlsfo锄．Si盟aldecoInposedbywaVelettransfo舳toadi脓ent仔equencyraIlge，andthcnrcconstmctedthesignalcoIIlponentsindi虢r

6、entfkquencybands．B嬲edonsi伊a1fluctIlationssimilarityon廿les锄ef-requency，wecaIculatedthecorrelationcoe伍cientbetweentheminordertodescribethedegreeofcorrelationonthediffbrentsignalscales．Byusingmulti—resoI’dtionanalysismethod，westudythecon．elationofmultiplesi

7、gnalsatdif王hentscalestoVeri巧thee彘ctivenessofmememod．Andalsotake仔equency-d印endentsignalforex锄ple，wediscussedtlleselectionproblemofwaveletbasisaJlddecompositionleVelonwaVelettraIlsf．0m．AneXampleaIlalysisbasedonapowerplalltshowtllatthismemodcalle毹ctiVelyexc

8、aVateco玎elatedsi盟a1sofcombustiondisturbance，a11dcaIldiStinguishtherelatiVes讯Ingth．7rhatthismethodcannotonlyquantitativean“ysisoftheco玎elations仃engmofthesigIlallow一舶quencytrends，butalsobeabletodigouttheMgll·仔equencyfluctlla