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机电与金属结构西北水电·2015年·第2期63
文章编号：1006—2610(2015)02—0063—04
水电机组振动信号特征提取
李明桥1,王子瑞1,刘君1,刘国峰，白亮2
(1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，西安710065;
2.西安理工大学，西安710048)
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。
关键词：模态分解；信息熵；模态函数；特征向量
中图分类号：TM312文献标识码：ADOI:10.3969/j.issn.1006-2610.2015.02.016
AbstractionofCharacteristicsofSignalsforHydraulicUnitVibration
LIMing-qiao1,WANGZi-rui1,LIUJun1,LIUGuo-feng,BAILiang2
(1.POWERCHINAXibeiEngineeringCo.,Ltd.,Xian710065,China;2.XianUniversityofTechnology,Xian710048,China)Abstract:Duringonlinemonitoringandfailurediagnoseoftheturbine-generatorunit,abstractionofthesignalcharacteristicsisonekeystepbeforefailureisdiagnosed.Itconnectstothesignalhandlingandmodelidentfication.Whetherthecharacteristicvectorofstructurecantrulyreflecttheunitoperationcharacteristicsdirectlyimpactstheaccuracyofthefailurediagnosingresults.Basedonthepre-han-dlingofthevibrationoftheUnitandincombinationofthecharacteristicsofthesignalitselfandinformationentropytheory,theenergyentropycharacteristicsofthenaturalmodelfunctionisabstracted.AndthecurrentoperationstatuesoftheUnitisjudged.Thepracticeshowsthatthismethodissimple,effectiveandpractical.
Keywords;modedecomposition;informationentropy;modelfunction;characteristicvector
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]。精确监测获得的机组振动信号，包含大量机组运行的状态信息，选用一定
收稿日期：2014-11-06
作者简介：李明桥(1987-),男，陕西省安康市人，助理工程师，主要从事水利机械设计工作。
信号处理方法和模式识别方法，即可对机组当前工作状态和未来故障情况作出准确预测和判断。
水轮发电机组在线监测与故障诊断中，原始信号前处理后的信号特征提取是故障诊断的关键步骤，提取的信号特征在信号处理和故障诊断之间起着承上启下的作用，信号特征向量能否真实反映机组运
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