【摘 要】
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水轮机轴系摆度信号蕴含着丰富的水轮机状态信息,对水轮机监测有必要提取摆度信号的特征参量。信号的经验模态分解方法可以理解为以信号极值特征尺度为参量的时空滤波过程,此
【机 构】
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中国水电顾问集团西北勘测设计研究院,西安理工大学
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水轮机轴系摆度信号蕴含着丰富的水轮机状态信息,对水轮机监测有必要提取摆度信号的特征参量。信号的经验模态分解方法可以理解为以信号极值特征尺度为参量的时空滤波过程,此过程充分保留了摆度信号的非线性非平稳特征,有效分离了信号与水轮机运行背景噪声,并在EMD分解基础上对摆度信号进行经典的快速傅里叶变换。通过结合EMD和FFT方法,得到了与以往单一FFT不同的分析效果,大大提高了水轮机摆度监测的准确性。为水轮发电机组在线监测系统提供了一种新的分析方法。
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