原文服务方: 大电机技术       
摘要:
水轮机轴系摆度信号蕴含着丰富的水轮机状态信息,对水轮机监测有必要提取摆度信号的特征参量.信号的经验模态分解方法可以理解为以信号极值特征尺度为参量的时空滤波过程,此过程充分保留了摆度信号的非线性非平稳特征,有效分离了信号与水轮机运行背景噪声,并在EMD分解基础上对摆度信号进行经典的快速傅里叶变换.通过结合EMD和FFT方去,得到了与以往单一FFT不同的分析效果,大大提高了水轮机摆度监测的准确性.为水轮发电机组在线监测系统提供了一种新的分析方法.
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文献信息
篇名 EMD谱方法提取水轮机动态特征信息
来源期刊 大电机技术 学科
关键词 水轮机 摆度 经验模态分解 快速傅里叶变换
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 水轮机及水泵
研究方向 页码范围 56-59
页数 分类号 TK730|TP277
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3983.2011.06.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何苗 5 11 2.0 3.0
2 王瀚 9 98 7.0 9.0
6 王康生 2 16 2.0 2.0
7 司青花 2 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
水轮机
摆度
经验模态分解
快速傅里叶变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大电机技术
双月刊
1000-3983
23-1253/TM
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
2188
总下载数(次)
0
总被引数(次)
10014
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导