【摘要】：針對水輪發電機組的振動信號之間相互影響且容易受到噪聲干擾的問題,提出了一種基于快速獨立分量分析(FastICA)和集合經驗模態分解(EEMD)的故障特征提取方法。首先,利用快速獨立分量分析將原始信號分離成若干個獨立分量;然后對每個分量均進行集合經驗模態分解,根據歸一化能量與歸一化相關系數兩個參數來選取有效的本征模態分量(IMF);最后將其進行重構以獲得對應的故障特征。通過仿真與實例分析,并與其他方法進行對比,結果表明該方法可以有效抑制噪聲干擾,更為全面、準確地提取到水輪發電機組的振動特征信號,滿足實際工程需求。
[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】： 西安理工大學水利水電學院;甘肅省電力科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金(51279161) 陜西省水利科技計劃項目(2015slkj-04) 電網公司科技項目(522722150012)
【分類號】：TV738

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本文編號：2491054