典型文献
改进EEMD与ICA算法的水电机组振动信号特征提取
文献摘要：
针对水轮机运行机组工况复杂,故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法.首先,通过镜像延拓方法对原始信号进行延拓,以达到抑制端点效应的目的;其次用集合经验模态分解(EEMD)方法对延拓后的信号进行分解得到一系列本征模态函数(imf)分量,以改善算法的分解性能,并将imf延拓部分的数据截去;最后对EEMD分解得到的主要imf分量进行重构并与原信号一起作为ICA分量的输入信号,对ICA算法的输出信号进行频谱特征分析.结果表明:基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法可对水轮机组复杂工况下的非平稳信号进行特征提取,此方法具备自适应特征提取水轮机组故障信号的能力,具有良好工程实践.
文献关键词：
水轮机;振动;EEMD;特征提取;端点效应
中图分类号：
作者姓名：
张新华;钟永;袁翔;杨峰雄;付向涛
作者机构：
国家电力投资集团水电产业创新中心,湖南 长沙 410000;五凌电力有限公司挂治电厂,贵州 锦屏 556700
文献出处：
引用格式：
[1]张新华;钟永;袁翔;杨峰雄;付向涛-.改进EEMD与ICA算法的水电机组振动信号特征提取)[J].水电站机电技术,2022(06):25-28
A类：
imf
B类：
EEMD,ICA,水电机组振动信号,信号特征提取,机运,组工,故障特征,独立分量分析,镜像延拓,达到抑制,端点效应,集合经验模态分解,本征模态函数,截去,输出信号,行频,频谱特征,水轮机组,复杂工况,非平稳信号,自适应特征提取,取水,故障信号
AB值：
0.272039
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