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经验模式分解在金属腐蚀恒电量测量中的应用

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0前言

0.1课题研发意义

0.2国内外研究现状

0.3本文的研究内容

1恒电量测量技术

1.1恒电量测量方法简介

1.1.1恒电量方法的产生与发展

1.1.2恒电量技术的特点

1.2恒电量激励信号的产生

2恒电量瞬态响应信号的滤波方法

2.1传统的FIR方法

2.1.1 FIR对CIT滤波的缺陷

2.1.2仿真实验

2.2 EMD方法

2.2.1 EMD原理

2.2.2仿真实验

3滤波判据的确立

3.1滤波判据的提出

3.2确定滤波判据中的阈值取值

3.2.1白噪声的滤波仿真实验

3.2.2混合噪声的滤波仿真实验

4较复杂的仿真体系和实际腐蚀体系的滤波

4.1较复杂的仿真体系的滤波

4.1.1白噪声的滤波

4.1.2混合噪声的滤波

4.2实际腐蚀体系的滤波

4.2.1实际体系一的实验条件

4.2.2实际体系一的滤波处理

4.2.3实际体系二的实验条件

4.2.4实际体系二的滤波处理

4.3小结

5 EMD滤波与FIR滤波的效果对比

5.1仿真实验

5.1.1白噪声的滤波

5.1.2混合噪声的滤波

5.2实际腐蚀体系

5.2.1实际体系一的滤波处理

5.2.2实际体系二的滤波处理

5.3小结

6.总结与展望

参考文献

致谢

个人简历及发表的学术论文

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摘要

金属腐蚀研究在船舶、海洋工程、石油钻井平台、钢筋混凝土结构物等方面具有重要的意义。研究金属腐蚀很重要的一个工作是测定金属的腐蚀速度。随着电子工业的发展,基于电化学原理的腐蚀测量技术发展迅速。 恒电量技术就是采用先进的电子技术,将已知量的电荷作为激励信号,在极短的时间内对所研究的腐蚀体系进行扰动,而后记录极化电位随时间的衰减曲线,经过分析处理得到多个电化学参数的一种测量技术。 在恒电量激励条件下,极化电位暂态响应是一种时变非平稳的微弱信号,计算机采集的信号中常包含多种干扰,这些干扰包括实验体系本身的干扰和采集系统的干扰,它们对信号的检测和恒电量数据处理的精度影响很大,因此抑制干扰是十分必要的。 传统的FIR方法对恒电量瞬态响应信号进行的滤波处理实际上是用FIR低通滤波器,因为恒电量瞬态响应的干扰主要是高频干扰和工频干扰。但恒电量瞬态响应本身含有高频信号成分,用FIR低通滤波器滤波的结果必然会损失恒电量响应的高频成分,使滤波结果失真,因此本文采用了经验模式分解进行滤波。 经验模式分解是一种较新的时频多分辨率分析方法,它不同于传统的,基于傅立叶分析的恒电量瞬态响应滤波处理方法,该方法基于信号局部特征时间尺度,从原信号中提取出内在模函数(IMF),所谓的局部特征时间尺度是指信号中两邻近极大值点或极小值点的时间间隔。 本文从理论和实验的角度分析了传统的FIR低通滤波器对恒电量瞬态响应信号的滤波存在的不足,采用经验模式分解(EMD)的时频分析方法对恒电量瞬态响应信号进行处理,并研究和提出了经验模式分解(EMD)方法对恒电量瞬态响应信号滤波的判据。仿真和实际实验表明,该方法与FIR方法相比滤波效果有明显的改进。经验模式分解可以在时域和频域同时获得良好的去噪效果,是分析时变非平稳信号的有效工具。

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