基于自適應(yīng)小波包降噪的廠房動力特性識別方法

摘 要：針對水電站廠房結(jié)構(gòu)振動問題，提出基于自適應(yīng)小波包降噪（ＡＷＰＤ）算法的動力特性識別方法。采用ＡＷＰＤ 算法在小波包節(jié)點層面進行噪聲估計，評估噪聲方差對應(yīng)的風險，靈活選擇小波系數(shù)閾值。利用希爾伯特變換計算瞬時頻率和瞬時阻尼比，對降噪響應(yīng)進行固有頻率識別。借助置信指數(shù)（ＣＩ）判定識別固有頻率的有效性。以河南省河口村水庫大電站廠房為例，驗證提出方法的有效性，并將其與ＲＤＴ－ＤＷＴ－ＨＴ－ＣＩ、ＷＰＤ－ＲＤＴ－ＤＷＴ－ＨＴ－ＣＩ 等方法的識別精度進行對比。結(jié)果表明：利用ＡＷＰＤ 算法對時程信號噪聲特性進行敏感度分析和判定，實現(xiàn)了對廠房振動響應(yīng)的合理降噪。相較于其他對照方法，融合ＡＷＰＤ 算法與ＣＩ 的動力特性識別方法的絕對差異誤差值最小，識別精度最高。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)小波包降噪；廠房振動；閾值；動力特性識別；河口村水庫

中圖分類號：ＴＶ６２；ＴＶ７３１ 文獻標志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２５．０３．０２０

引用格式：趙玉宏，李樂晨，楊志超．基于自適應(yīng)小波包降噪的廠房動力特性識別方法［Ｊ］．人民黃河，２０２５，４７（３）：１３０－１３４．

近年來，隨著水電站規(guī)模擴大和水輪機組容量顯著增大，設(shè)計人員和運行管理部門對水電站廠房結(jié)構(gòu)的振動問題和安全風險越發(fā)關(guān)注［１］ 。地面廠房上部結(jié)構(gòu)的剛度通常較低，在機組振動和地震作用下，梁、板、柱等薄弱區(qū)域極不穩(wěn)定［２］ 。結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)是水電站廠房振動研究最常見的內(nèi)容，利用系統(tǒng)辨識方法對振動響應(yīng)進行數(shù)值計算，可以科學地識別結(jié)構(gòu)固有頻率、模態(tài)形狀等動力特性信息［３］ 。廠房內(nèi)復雜的耦合振源以及其受外界因素干擾產(chǎn)生的高幅值、多變方差的噪聲［４－５］ ，會影響動力特性識別或監(jiān)測準確性。目前，基于小波包變換（ＷＰＴ）、小波包分解（ＷＰＤ）等算法的信號降噪方案已被廣泛應(yīng)用［６］ 。然而，傳統(tǒng)的噪聲處理方法通常假設(shè)噪聲呈現(xiàn)高斯分布且具有恒定方差，進而依據(jù)高頻小波系數(shù)估計噪聲標準差。但實際系統(tǒng)中噪聲特性更為復雜，無法用全頻段的恒定方差來表征［７］ 。此外，傳統(tǒng)ＷＰＴ 算法中采用單一閾值處理所有小波系數(shù)，無法適用于瞬態(tài)事件和超閾值雜散噪聲研究［８］ 。本文結(jié)合自適應(yīng)小波包降噪算法和置信指數(shù)，建立一種廠房動力特性識別方法，以期更科學準確地處理廠房振動響應(yīng)的復雜噪聲干擾。