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摘要:
水轮发电机组的振动和水轮机压力脉动是衡量机组运行状态稳定性的重要指标,为了确保机组的正常运行,通常采集机组的振动信号进行识别判断.通常,水轮发电机组的振动信号为非平稳信号,并且会参杂着的噪声.针对水轮机振动信号,提出一种基于自适应迭代滤波分解和独立分量分析的水轮机振动信号特征提取方法,介绍其基本原理及求解步骤.先使用独立分量分析对原始信号进行分解,将背景中多余的噪声去除,接着对每个通道的信号进行自适应迭代滤波分解,计算每个模态分量的能量集中度并设定相关的边界值,将超出该值的模态分量去除,并将剩余的分量进行重构,获得除去噪声成分后的重组信号.通过对仿真信号以及实际信号的分析,该方法可以将振动信号中的噪声成分去除,并对相关物理特征进行有效的提取.最后得出结论:1)独立分量分析可将水轮机振动信号中的噪声去除,并突出特征;2)采用自适应迭代滤波分解并以能量集中度作为模态筛选指标,能够将含有少量噪声的模态提取出来,获取相关特征信号.
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文献信息
篇名 自适应迭代滤波在水轮发电机组振动分析中的运用
来源期刊 江西电力 学科 工学
关键词 水轮发电机组 振动信号 自适应迭代滤波分解 独立分量分析 能量集中度
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 发电技术
研究方向 页码范围 62-66
页数 5页 分类号 TB535
字数 2646字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-348X.2020.02.016
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 赵志炉 华中科技大学能源学院 2 0 0.0 0.0
2 黄冬松 1 0 0.0 0.0
3 吴道平 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 1 0 0.0 0.0
4 温钦钰 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
水轮发电机组
振动信号
自适应迭代滤波分解
独立分量分析
能量集中度
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江西电力
月刊
1006-348X
36-1131/TM
大16开
江西省南昌市湖滨东路666号
1977
chi
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