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基于ICEEMDAN-SE-TFPF的水电机组振动信号降噪方法
1
作者
李中梁
曹超凡
+3 位作者
蒋双云
于庆
王萌竹
卢娜
《水电与抽水蓄能》
2023年第5期5-10,16,共7页
针对水电机组振动信号中的背景噪声过大影响信号质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)、样...
针对水电机组振动信号中的背景噪声过大影响信号质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)、样本熵(SampEn,SE)及时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)重构的水电机组振动信号降噪方法。首先采用ICEEMDAN对水电机组振动信号进行分解得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs);然后利用SE筛选主要IMF分量,并采用TFPF方法进行信号滤波重构,降低信号噪声;最后将重构后的信号输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障诊断,验证降噪方法的有效性;利用某电站3号机组数据进行实验,结果表明本文方法能够有效降低噪声对真实信号的影响,准确识别不同故障类型,提高诊断精度,具有一定应用价值。
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关键词
水电机组
振动信号降噪
自适应噪声完备集成经验模态分解
样本熵
时频峰值滤波
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN-SE-TFPF的水电机组振动信号降噪方法
1
作者
李中梁
曹超凡
蒋双云
于庆
王萌竹
卢娜
机构
郑州大学水利与交通学院
出处
《水电与抽水蓄能》
2023年第5期5-10,16,共7页
基金
国家自然科学基金(51609203)。
文摘
针对水电机组振动信号中的背景噪声过大影响信号质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)、样本熵(SampEn,SE)及时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)重构的水电机组振动信号降噪方法。首先采用ICEEMDAN对水电机组振动信号进行分解得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs);然后利用SE筛选主要IMF分量,并采用TFPF方法进行信号滤波重构,降低信号噪声;最后将重构后的信号输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障诊断,验证降噪方法的有效性;利用某电站3号机组数据进行实验,结果表明本文方法能够有效降低噪声对真实信号的影响,准确识别不同故障类型,提高诊断精度,具有一定应用价值。
关键词
水电机组
振动信号降噪
自适应噪声完备集成经验模态分解
样本熵
时频峰值滤波
Keywords
hydroelectric units
vibration signal denoising
ICEEMDAN
SE
TFPF
分类号
TV741 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ICEEMDAN-SE-TFPF的水电机组振动信号降噪方法
李中梁
曹超凡
蒋双云
于庆
王萌竹
卢娜
《水电与抽水蓄能》
2023
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