改进EMD-ICA去噪在水轮机组隐蔽碰磨诊断中的应用研究

发布时间：2018-12-13 10:41

【摘要】：水电机组运行工况复杂,水、机、电以及噪声信号参杂耦合,早期的隐蔽的故障特征难以提取,给机组的运行造成隐患。为此,本文提出一种改进的经验模态分解(EMD)-独立分量分析(ICA)的新方法。通过经验模态分解将单通道信号分离成各个内禀模态函数(IMF),以能量波动系数为指标设定阀值,判断是否发生模态混淆。排除虚假IMF,选择与原信号相关系数较大IMF构造虚拟通道进行ICA分离,对分离信号提取其故障频率特征。以此方法指导国内某电站检修,成功排查出故障,证明此方法可以自适应、高效的去噪并提取振动故障特征,有很好的工程实用性。
[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.
【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;水资源高效利用及工程安全国家工程研究中心;国网湖南省电力公司电力科学研究院;大唐华银怀化巫水流域水电开发有限公司;
【分类号】：TU312

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本文编号：2376407