改进EMD-ICA去噪在水轮机组隐蔽碰磨诊断中的应用研究

摘要：

水电机组运行工况复杂,水、机、电以及噪声信号参杂耦合,早期的隐蔽的故障特征难以提取,给机组的运行造成隐患.为此,本文提出一种改进的经验模态分解(EMD)-独立分量分析(ICA)的新方法.通过经验模态分解将单通道信号分离成各个内禀模态函数(IMF),以能量波动系数为指标设定阀值,判断是否发生模态混淆.排除虚假IMF,选择与原信号相关系数较大IMF构造虚拟通道进行ICA分离,对分离信号提取其故障频率特征.以此方法指导国内某电站检修,成功排查出故障,证明此方法可以自适应、高效的去噪并提取振动故障特征,有很好的工程实用性.

关键词：经验模态分解、独立分量分析、水电机组、去噪、故障诊断

所属期刊栏目：36

分类号：TU312(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金项目51579080;国网湖南省电力公司科技项目SGTYHT/14-JS-191

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：235-240