基于加窗的CWT灰度矩提取水电机组非平稳征兆

【摘要】：针对非平稳信号中特征分量对应的连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)系数在时间-尺度平面集结为高幅值能量区,构建了一种沿时间-尺度方向加窗的CWT灰度矩,蕴含了CWT系数图像的纹理特征,可成为一个量化征兆描述非平稳信号的时频特征。仿真结果表明,时间-尺度加窗CWT灰度矩能有效的提取非平稳信号中突变分量的时间-频率-幅值信息,并应用到了三峡电厂机组的振动分析实例,获得了非平稳信号的时频信息,为水轮机振动量化征兆获取增加了一个新选择。 【作者单位】： 华中科技大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 水轮机 连续小波变换 非平稳信号 灰度矩
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助(2013) 华中科技大学自主创新研究基金项目(0118120050)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言随着电网规模扩大,水轮机装机容量和尺寸逐渐增加,结构日趋复杂,给运行稳定性提出了更高要求。大型水电机组在系统内多数承担着调频调峰任务,起停和变负荷等操作频繁,不断受到诸如尾水涡带、卡门涡、周期性脱流和空蚀破坏等水力激振力作用及其它电气或机械损伤,某部位监

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