基于集合经验模态分解与Wigner-Ville分布的水轮机振动特征信号的分析研究

• 作者: 余向阳 南海鹏 吴罗长 王瑾 苏立
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水轮机 时频分析 EEMD Wigner-Ville分布 振动信号
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 240-244,250
• 分类号: TV734
• 语种: 中文

摘要

针对经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）存在模式混合问题和魏格纳-维利分布（Wigner-Ville Distribution,WVD）对于多分量非平稳信号存在固有交叉项干扰的缺陷,本文提出一种将集合经验模态分解（EEMD）方法与魏格纳-维利分布（WVD）分析方法相结合的方法,即抑制了WVD对于多分量非平稳信号却存在固有交叉项干扰的缺陷,又发挥了WVD描述信号的时变特征性能。通过仿真试验表明该方法能有效的抑制了交叉项干扰,并将其应用于水轮机振动信号特征信号的提取中,为后续进行机组故障诊断提供有效的分析工具。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南海鹏	西安理工大学水利水电学院	92	830	16.0	24.0
2	余向阳	西安理工大学水利水电学院	49	398	12.0	18.0
3	苏立	西安理工大学水利水电学院	10	106	6.0	10.0
4	吴罗长	西安理工大学水利水电学院	15	135	6.0	11.0
5	王瑾		5	87	4.0	5.0