独立分量分析–经验模态分解特征提取在水电机组振动信号中的应用

【摘要】：提取出水电机组振动信号中故障特征和微弱征兆信号,可以更好地了解机组的运行状态和故障发展趋势,但由于水电机组多源振动信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,故障特征信号提取是该领域的一个难题。为此该文提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的特征提取新方法(ICA-EMD)。首先,用ICA将多通道振动信号分离成为统计独立分量;然后,对这些统计独立分量做自相关分析,消除环境噪声的影响;最后,对消噪后的所有统计独立分量统计逐一进行EMD分解,并将各个统计独立分量内蕴的同频本征模态函数进行累加重构,最终提取出能表征机组故障的本征模态函数。仿真信号和实测信号的试验验证表明,与其他方法相比,该方法在提取故障早期信号、微弱信号和突变信号方面更具优越性和有效性,提取结果更能满足实际工程应用需求。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 特征提取 独立分量分析(ICA) 经验模态分解(EMD) 水电机组 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(51079057,51109088) 高等学校博士学科点专项科研基金(20100142110012)~~
【分类号】：TM312
【正文快照】： 0引言随着水电机组单机容量越来越大,尺寸不断增加,运行环境越来越复杂,以及受到水力、机械、电气等因素的影响,不稳定现象越来越多,为了使水电机组安全可靠地运行,避免事故的发生,对机组状态监测和故障诊断提出了更高的要求。能否准确、全面地提取出故障特征信号和微弱征兆是

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