水电机组振动信号特征提取

【摘要】：水轮发电机组在线监测与故障诊断中,信号特征提取是故障诊断前的关键步骤,在信号处理和模式识别之间起着承上启下的作用,构造的特征向量能否真实反映机组运行特性,直接影响到故障诊断结果的准确性。在水轮发电机组振动信号前处理基础上,结合信号自身特点与信息熵理论,实现固有模态函数能量熵特征提取,对机组当前运行状态做出判断,结果表明该方法简单有效,切实可用。 【作者单位】： 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司;西安理工大学;
【关键词】： 模态分解 信息熵 模态函数 特征向量
【分类号】：TM312
【正文快照】： 0前言振动是水轮发电机组运行中最为常见的故障之一,强烈的振动将直接危及到机组乃至电力系统的安全运行。开展机组振动故障诊断研究,对保障机组稳定运行具有重要意义。水电机组振动同时受水力、电磁、机械3方面因素影响,机组振动信号为典型的非线性、非平稳信号[1]。精确监测

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