基于小波阈值的风机监测信号去噪与神经网络调高策略

本文主要探讨了基于小波阈值降噪方法在风机监测信号处理中的应用。风机监测信号通常受到噪声的严重影响，这可能导致信号质量下降，影响后续的数据分析和设备维护。小波分析法作为一种有效的信号处理工具，其关键在于阈值的选择和处理方式。文章比较了不同的阈值处理函数，如硬阈值和软阈值，以及它们在阈值选取上的差异。 软阈值函数因其具有较好的去噪效果和适应性，在风电监测信号的降噪处理中被证明更为适用。通过在MATLAB环境中进行仿真实验，研究结果显示，软阈值函数能够有效地去除噪声，保留信号的有用信息，从而提高风机监测数据的质量。这种方法不仅可以帮助分析人员准确识别信号特征，也有助于提升风电系统的运行效率和稳定性。 另一方面，文章提到了神经网络在采煤机控制中的应用，特别是在滚筒自动调高方面。Elman神经网络与传统的BP网络相比较，具有更高的辨识精度和更快的运算速度。通过神经网络的非线性建模和自适应学习能力，能够更好地理解煤岩界面的变化，预测并调整采煤机的调高状态，使整个采煤过程更加平稳和安全。 总结来说，本文结合小波阈值降噪技术和神经网络优化控制，为解决风机监测信号噪声问题和提升采煤机自动化控制提供了创新思路。通过实验证明，这些方法对于提高工业设备的运行效率和准确性具有重要意义。同时，这也展示了现代信息技术如何应用于传统工业领域的改进和升级。