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EMD在LabVIEW中的實(shí)現(xiàn)及其在水輪機(jī)主軸振動(dòng)信號(hào)分析中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-01-31 15:13

  本文關(guān)鍵詞: 水輪機(jī) 主軸 振動(dòng)信號(hào) EMD LabVIEW 包絡(luò)譜 出處:《水電能源科學(xué)》2017年02期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對(duì)LabVIEW中缺少經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法模塊的問題,對(duì)LabVIEW進(jìn)行了二次開發(fā),建立了基于LabVIEW的EMD模塊,為振動(dòng)故障信號(hào)分析提供了有效的工具,進(jìn)而以水輪機(jī)故障信號(hào)的振動(dòng)特征和故障產(chǎn)生機(jī)理為依據(jù),將此算法運(yùn)用于水輪機(jī)主軸振動(dòng)信號(hào)分析,以河北省西達(dá)水電站水輪機(jī)主軸振動(dòng)數(shù)據(jù)為基本資料,對(duì)分解得到的高頻本征模函數(shù)(IMF)分量做包絡(luò)譜分析,提取故障信息,并與軸心軌跡分析方法相結(jié)合加以驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法能夠有效判別出水輪機(jī)主軸故障類型,可應(yīng)用于水輪機(jī)主軸振動(dòng)信號(hào)分析。
[Abstract]:In view of the lack of empirical mode decomposition (EMD) algorithm module in LabVIEW, the second development of LabVIEW is carried out, and the EMD module based on LabVIEW is established. It provides an effective tool for vibration fault signal analysis, and then based on the vibration characteristics and fault generation mechanism of turbine fault signal, the algorithm is applied to the vibration signal analysis of hydraulic turbine spindle. Taking the vibration data of turbine spindle of Xida Hydropower Station in Hebei Province as the basic data, the envelope spectrum analysis of the IMF component obtained from the decomposition of the high frequency eigenmode function is made to extract the fault information. The results show that the method can effectively identify the fault types of the turbine spindle and can be applied to the vibration signal analysis of the turbine spindle.
【作者單位】: 河北工程大學(xué)水利水電學(xué)院;
【分類號(hào)】:TK730.1
【正文快照】: 1引言主軸為水輪發(fā)電機(jī)組的重要部件之一,其振動(dòng)信號(hào)蘊(yùn)含著大量的水輪機(jī)狀態(tài)特征信息,因此分析其振動(dòng)信號(hào)十分必要。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)[1~3]是一種自適應(yīng)的信號(hào)分析方法,其通過分解非平穩(wěn)故障信號(hào)將原來不易獲得的微弱故障信號(hào)分解出來,從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。與傳統(tǒng)的時(shí)頻分析

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本文編號(hào):1479360

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