發(fā)布時(shí)間：2019-06-02 11:19

【摘要】：針對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)之間相互影響且容易受到噪聲干擾的問(wèn)題,提出了一種基于快速獨(dú)立分量分析(FastICA)和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EEMD)的故障特征提取方法。首先,利用快速獨(dú)立分量分析將原始信號(hào)分離成若干個(gè)獨(dú)立分量;然后對(duì)每個(gè)分量均進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解,根據(jù)歸一化能量與歸一化相關(guān)系數(shù)兩個(gè)參數(shù)來(lái)選取有效的本征模態(tài)分量(IMF);最后將其進(jìn)行重構(gòu)以獲得對(duì)應(yīng)的故障特征。通過(guò)仿真與實(shí)例分析,并與其他方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該方法可以有效抑制噪聲干擾,更為全面、準(zhǔn)確地提取到水輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)特征信號(hào),滿足實(shí)際工程需求。
[Abstract]:In order to solve the problem that the vibration signals of hydro-generator set interact with each other and are vulnerable to noise interference, a fault feature extraction method based on fast independent component analysis (FastICA) and set empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. Firstly, the original signal is separated into several independent components by using fast independent component analysis (ICA). Then each component is decomposed by set empirical mode. According to the two parameters of normalization energy and normalization correlation coefficient, the effective intrinsic modal component (IMF); is selected and reconstructed to obtain the corresponding fault characteristics. Through simulation and example analysis, and compared with other methods, the results show that this method can effectively suppress noise interference, extract vibration characteristic signals of hydro-generator set more comprehensively and accurately, and meet the needs of practical engineering.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;甘肅省電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51279161) 陜西省水利科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015slkj-04) 電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(522722150012)
【分類號(hào)】：TV738

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本文編號(hào)：2491054