基于FastICA-EEMD的振动信号特征提取

发布时间：2019-06-02 11:19

【摘要】：针对水轮发电机组的振动信号之间相互影响且容易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)和集合经验模态分解(EEMD)的故障特征提取方法。首先,利用快速独立分量分析将原始信号分离成若干个独立分量;然后对每个分量均进行集合经验模态分解,根据归一化能量与归一化相关系数两个参数来选取有效的本征模态分量(IMF);最后将其进行重构以获得对应的故障特征。通过仿真与实例分析,并与其他方法进行对比,结果表明该方法可以有效抑制噪声干扰,更为全面、准确地提取到水轮发电机组的振动特征信号,满足实际工程需求。
[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.
【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;甘肃省电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(51279161) 陕西省水利科技计划项目(2015slkj-04) 电网公司科技项目(522722150012)
【分类号】：TV738

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本文编号：2491054