發(fā)布時(shí)間：2018-12-13 10:41

【摘要】：水電機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜,水、機(jī)、電以及噪聲信號(hào)參雜耦合,早期的隱蔽的故障特征難以提取,給機(jī)組的運(yùn)行造成隱患。為此,本文提出一種改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)-獨(dú)立分量分析(ICA)的新方法。通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將單通道信號(hào)分離成各個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF),以能量波動(dòng)系數(shù)為指標(biāo)設(shè)定閥值,判斷是否發(fā)生模態(tài)混淆。排除虛假IMF,選擇與原信號(hào)相關(guān)系數(shù)較大IMF構(gòu)造虛擬通道進(jìn)行ICA分離,對(duì)分離信號(hào)提取其故障頻率特征。以此方法指導(dǎo)國內(nèi)某電站檢修,成功排查出故障,證明此方法可以自適應(yīng)、高效的去噪并提取振動(dòng)故障特征,有很好的工程實(shí)用性。
[Abstract]:The operation condition of hydropower unit is complex, water, machine, electricity and noise signal are mixed and coupled, the early hidden fault features are difficult to extract, which causes hidden trouble to the operation of the unit. In this paper, an improved empirical mode decomposition (EMD) method for (EMD)-independent component analysis (ICA) is proposed. The single channel signal is separated into each intrinsic mode function by empirical mode decomposition (EMD). The threshold value is set using the energy fluctuation coefficient as the index to determine whether modal confusion occurs. The false IMF, selection and the large correlation coefficient IMF of the original signal are used to construct a virtual channel for ICA separation, and the fault frequency characteristics of the separated signal are extracted. It is proved that this method can adaptively and efficiently remove noise and extract vibration fault features, and it has good engineering practicability.
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;水資源高效利用及工程安全國家工程研究中心;國網(wǎng)湖南省電力公司電力科學(xué)研究院;大唐華銀懷化巫水流域水電開發(fā)有限公司;
【分類號(hào)】：TU312

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本文編號(hào)：2376407