【摘 要】
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水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分,Hilbert-Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱.但变换过程中,当两侧端点不为极值点时,会造成三次
【机 构】
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西安理工大学电力工程系,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家级科技攻关项目;霍英东教育基金;国家自然科学基金
论文部分内容阅读
水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分,Hilbert-Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱.但变换过程中,当两侧端点不为极值点时,会造成三次样条拟合的极值包络线偏离实际值,并且随着分解的不断进行向内"污染".提出基于最小二乘支持向量机回归的Hilbert-Huang变换,该方法采用最小二乘支持向量机回归的方法对原信号两端进行拓延,得到附加的极值点,再利用三次样条插值的方法得到上、下包络线,实现了准确的EMD分解.将改进后的Hilbert-Huang变化应用于水轮发电机组故障诊断中,结果表明,该方法有效抑制了端点效应,实现了故障的准确识别.
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