基于盲源分离和EEMD的水电机组转子故障诊断研究

【摘要】：转子系统发生振动时产生的信号是多个故障源振动信号的混合,如何分离出混合信号中的各个故障源振动信号,是进行水电机组转子系统故障诊断的关键;针对此问题,采用一种基于EEMD-PCA-ICA的自适应单入多出盲源分离法,通过转子系统故障的实验研究表明,该算法具有很好的分离效果。 【作者单位】： 南昌工程学院;中电投江西电力有限公司洪门水电厂;
【关键词】： 盲源分离 EEMD 水电机组转子系统 振动信号 故障诊断
【基金】：南昌工程学院研究生创新基金项目(2014YCXJJ-A2-001) 江西省科技厅基金项目(20111BBG70031-3)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 1水电机组转子故障诊断的研究转子系统是水电机组的核心部件,对机组故障的诊断和预测,具有十分重要意义。本文研究了盲源分离(BSS)[1,3-4]理论在转子故障诊断中的应用,采用一种自适应单入多出算法(EEMD-PCA-ICA)。首先对所接收到的单通道信号进行EEMD[2,7]处理,得到多路IMFs,

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