EMD在LabVIEW中的实现及其在水轮机主轴振动信号分析中的应用

发布时间：2018-01-31 15:13

  本文关键词： 水轮机 主轴 振动信号 EMD LabVIEW 包络谱　出处：《水电能源科学》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对LabVIEW中缺少经验模态分解(EMD)算法模块的问题,对LabVIEW进行了二次开发,建立了基于LabVIEW的EMD模块,为振动故障信号分析提供了有效的工具,进而以水轮机故障信号的振动特征和故障产生机理为依据,将此算法运用于水轮机主轴振动信号分析,以河北省西达水电站水轮机主轴振动数据为基本资料,对分解得到的高频本征模函数(IMF)分量做包络谱分析,提取故障信息,并与轴心轨迹分析方法相结合加以验证。结果表明,该方法能够有效判别出水轮机主轴故障类型,可应用于水轮机主轴振动信号分析。
[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.
【作者单位】： 河北工程大学水利水电学院;
【分类号】：TK730.1
【正文快照】： 1引言主轴为水轮发电机组的重要部件之一,其振动信号蕴含着大量的水轮机状态特征信息,因此分析其振动信号十分必要。经验模态分解法(EMD)[1~3]是一种自适应的信号分析方法,其通过分解非平稳故障信号将原来不易获得的微弱故障信号分解出来,从而实现故障诊断。与传统的时频分析

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本文编号：1479360