【摘 要】
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水电机组运行工况复杂,水、机、电以及噪声信号参杂耦合,早期的隐蔽的故障特征难以提取,给机组的运行造成隐患.为此,本文提出一种改进的经验模态分解（EMD）-独立分量分析（ICA）的新
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网湖南省电力公司电力科学研究院,水资源高效利用及工程安全国家工程研究中心,大唐华银怀化巫水流域水电开发有限公司
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水电机组运行工况复杂,水、机、电以及噪声信号参杂耦合,早期的隐蔽的故障特征难以提取,给机组的运行造成隐患.为此,本文提出一种改进的经验模态分解（EMD）-独立分量分析（ICA）的新方法.通过经验模态分解将单通道信号分离成各个内禀模态函数（IMF）,以能量波动系数为指标设定阀值,判断是否发生模态混淆.排除虚假IMF,选择与原信号相关系数较大IMF构造虚拟通道进行ICA分离,对分离信号提取其故障频率特征.以此方法指导国内某电站检修,成功排查出故障,证明此方法可以自适应、高效的去噪并提取振动故障特征,有很好的工
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