基于VMD和排列熵的水轮机压力脉动信号去噪算法

发布时间：2018-04-19 17:10

  本文选题：水电机组 + 压力脉动信号　； 参考：《水力发电学报》2017年08期

【摘要】：水轮机尾水管压力脉动信号十分复杂,在水电机组故障诊断中表现出强烈的不平稳性。基于此本文提出结合可变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的水轮机压力脉动信号去噪新方法。该方法首先将压力脉动信号进行VMD分解,获取若干BIMF分量,求取各模态分量的排列熵,利用排列熵对信号随机性的敏感特性,对压力脉动信号筛选并重构,完成对信号的去噪。对比仿真和实例结果分析,该方法优于目前的EEMD滤波算法,能有效去除噪声,具有良好的去噪效果,为水电机组故障特征提取提供了新思路。
[Abstract]:The pressure pulsation signal of draft tube of hydraulic turbine is very complex, and it shows strong uneven stability in fault diagnosis of hydropower unit.Based on this, a new method for denoising hydraulic turbine pressure pulsation signals combining variable Mode decomposition (VMD) and permutation Entropype-permutation (permutation) is proposed in this paper.Firstly, the pressure fluctuation signal is decomposed by VMD, and a number of BIMF components are obtained. The permutation entropy of each modal component is obtained. Using the sensitivity of permutation entropy to signal randomness, the pressure pulsation signal is screened and reconstructed, and the signal is de-noised.Compared with the simulation and the analysis of example results, this method is superior to the current EEMD filtering algorithm, can effectively remove noise, has a good denoising effect, and provides a new idea for fault feature extraction of hydropower units.
【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(51309258)
【分类号】：TV734

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本文编号：1773980