论文摘要
目前大型水电机组通常安装有状态监测系统可记录机组的振动数据,而如何从海量的数据中提取出机组的故障特征是水电机组故障诊断的难点和热点。提出了一种基于变分模态分解和复杂度分析的振动信号特征提取方法,该方法首先对降噪后的振动信号进行变分模态分解,再结合复杂度算法求得各模态分量的复杂度值,得到以各模态分量复杂度值为元素的反映机组故障信息的特征向量,最后利用支持向量机对特征向量进行分类。试验结果表明:基于变分模态分解与复杂度分析的特征提取方法对水电机组不同运行状态具有较好的区分度,是一种有效的振动信号特征提取方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡晓,王昕,黄建荧,刘东,肖志怀
关键词: 水电机组,变分模态分解,复杂度分析,特征提取
来源: 中国农村水利水电 2019年01期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程,电力工业
单位: 武汉大学流体机械与动力工程装备技术湖北省重点实验室,国网福建水口发电集团有限公司
基金: 国家电网水口发电集团(SGFJSK00JXYJ[2017]85)
分类号: TM312
页码: 188-192
总页数: 5
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