基于EEMD-SOBI的水电机组多源信息分离处理

摘要：

水电机组振动观测信号包括相互耦合的水-机-电振源及各类噪声成分,本文提出采用集合经验模态分解-二阶盲辨识(ensemble empirical mode decomposition-second order blind source separation,EE MD-SOBI)的方法对多源观测信号进行识别.对观测信号进行解相关等初步处理后,白化计算各信号二阶统计量,计算观测信号协方差对角矩阵,最终计算振源的最优估计,对振源成分进行识别.仿真计算和模拟计算的结果均表明,仅利用观测信号均可分离出源信息且对噪声不敏感,基本能够识别出源信息,针对某电站实测单信号和多信号分析时,可有效识别出信号源成分,为水电机组的振源识别提供支撑.

关键词：集合经验模态分解-二阶盲辨识(EEMD-SOBI)、水电机组、多源信号、振源识别

所属期刊栏目：42

分类号：TV32+3;TV731(水工结构)

资助基金：国家自然科学基金;西藏自治区科技计划项目;河南省科技攻关计划;河南省高等学校重点科研项目

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：229-235,294