【摘 要】
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针对水轮机尾水管压力脉动信号表征出的非平稳性和时变特性,本文采用一种部分集成经验模态分解(Partly Ensemble Empirical Mode Decomposition,PEEMD)法对其进行分析处理。
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针对水轮机尾水管压力脉动信号表征出的非平稳性和时变特性,本文采用一种部分集成经验模态分解(Partly Ensemble Empirical Mode Decomposition,PEEMD)法对其进行分析处理。该方法利用排列熵对信号随机性的敏感特性,并成对添加幅值符号相反的白噪声至原始信号,有效解决了集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法存在的高时耗、重构残噪误差问题。将该方法应用于水轮机尾水管压力脉动信号特征提取中,表明了PEEMD方法的可行性与有效性,为实现水轮发电机组在线监测与故障诊断提供了一种快速有效的信号处理与分析方法。
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