坝体振动信号的小波熵特征Wavelet entropy feature of dam body vibration signal
王秀杰,杨敏,崔海军
摘要(Abstract):
利用小波变换具有时频局部化特性和熵对系统状态表征的特点,将小波变换和熵结合起来,对泄流条件下的坝体振动信号进行了分析。结果表明,小波变换能够把振动信号中的有用信号分离出来;小波熵能够定量表征振动能量在时频上的分布特征。同时,有用信号的统计特征与原始信号相接近,因此文中提出的方法为坝体振动特征分析提供了一种新的思路。
关键词(KeyWords): 坝体振动信号;小波变换;功率谱;小波熵
基金项目(Foundation):
作者(Author): 王秀杰,杨敏,崔海军
参考文献(References):
- [1]杨弘.二滩水电站水垫塘底板动力响应特性与安全监测指标研究[D].天津大学,2005.
- [2]张建民,杨永全,戴光清.高拱坝挑跌流泄洪消能水垫塘底板稳定性研究[J].四川大学学报,2000,32(2):17-21.
- [3]杨敏,崔广涛.关于水垫塘底板稳定性控制指标的探讨[J].水利学报,2003,(8).
- [4]肖余粮,和卫星,陈晓平,等.小波变换和小波熵在睡眠脑电信号变化特性研究中的应用价值[J].中国临床康复,2006,10(25):118-120.
- [5]封洲燕.应用小波熵分析大鼠脑电信号的动态特性[J].生物物理学报,2002,18(3):325-330.
- [6]何正友,蔡玉梅,钱清泉.小波熵理论及其在电力系统故障检测中的应用研究[J].中国电机工程学报,2005,25(5):38-43.
- [7]Mallat S.Atheory for multi-resoluton signal decomposition:The waveletrepresentation[J].IEEE Trans.PAMI,1989,11(7):674-693.
- [8]Rosson O A,Blanco S,Yordanova J,et al.Wavelet entropy:a newtool for analysis of short duration brain electrical singnal[J].J Neuros-ci Meth 2001,105(1):65-75.