基于CL3-AMW与LTSA的水电机组振动故障特征提取研究

发布时间：2024-12-06 23:34

　　 水电机组结构复杂,运行环境恶劣,其运行状态受水、机、电多因素耦合影响,使得传统特征提取方法所得特征敏感性差。针对此问题,提出了基于CL3自适应多小波(CL3 adaptive multiwavelets,CL3-AMW)与局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)的水电机组振动故障特征提取方法。该方法根据水电机组振动信号特点,对信号处理方法进行自适应改变,通过高维振动故障特征集的自适应构建、特征选择和特征融合三个方面提高水电机组振动故障特征敏感性。利用该方法进行特征提取实验,结果表明,与其他方法相比,所提出的方法能够提高故障特征参数敏感性,为准确识别机组振动故障奠定基础。

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本文编号：4014433