[发明专利]一种水轮机振动信号的去噪方法与装置有效
申请号: | 201911203616.8 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN110909480B | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
发明(设计)人: | 任岩;胡雷鸣;陈红平;李孝凯;黄今;朱蓉轶;刘攀;乔若宇 | 申请(专利权)人: | 华北水利水电大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F17/18;G06F111/10 |
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地址: | 450011 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 水轮机 振动 信号 方法 装置 | ||
本发明涉及一种水轮机振动信号的去噪方法与装置,该方法获取水轮机的振摆数据,对振摆数据进行模态分解,得到多个调幅调频分量;计算各调幅调频分量的样本熵值;选取小于设定样本熵阈值的样本熵值对应的调幅调频分量;对选取的调幅调频分量进行信号重构,得到去噪后的水轮机振摆数据。采用模态分解将振摆数据进行分解,使得得到的分量与与原始信号之间的相关性更高,通过样本熵值的大小选取有用信号,较好的保留了信号中有用的部分,并去除了噪声,去噪的结果较好,有利于后续对信号的分析,对噪声和采样的鲁棒性较高,能够满足对水轮机振动信号的去噪要求。
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域,特别是一种水轮机振动信号的去噪方法与装置。
背景技术
随着水轮机容量和规模的不断的发展变大,水轮机的工作水头和机组的尺寸也在不断的变化,使得水轮发电机组的运行条件变得越来越复杂。水轮发电机组安全稳定运行对水电厂的安全稳定生产和电网系统的稳定运行具有重要的意义。水轮机运行时受水力、机械和电气等因素的影响。经过分析发现约有80%左右的机组故障信息包含在机组的振摆信号当中,所以通过对水轮机的振摆数据进行分析,提取机组故障的特征信息有利于对机组故障的准确判断。但是水轮发电机组的振摆信号常呈现出非线性和非平稳性,并且含杂着噪声,使得难以精确的对数据当中的特征信息进行提取,所以需要对水轮机的振摆数据进行消噪。
目前常用的去噪方法主要有傅里叶变换、小波阈值降噪、经验模态分解、集合经验模态分解和互补集合经验模态分解法。其中傅里叶变换只适合对平稳性信号进行分析,对水轮发电机组这种非平稳的信号的特征提取效果不理想;小波阀值降噪虽然具有很好的降噪效果,但其受小波基选择和分解层数的限制;经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)是一种自适应、非线性算法,对噪声具有一定的鲁棒性,但是其在分解过程中会出现模态混叠和分解出多余无效分量等问题,集合经验模态分解(Ensembleempirical mode decomposition,EEMD)通过加入高斯白噪声改变极值点的分布,从而在一定程度上抑制了模态分量产生混叠,但是其在分解过程当中还是会分解出很多无效分量等问题;互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)是在EEMD上改进的一种自适应降噪算法,通过多次加入符号相反的白噪声而解决了这个问题,对非平稳非线性和含噪声信号处理效果非常的好,例如石大磊等人利用CEEMD自适应算法对滚动轴承进行降噪处理,在数据降噪效果上有很好的效果,但是CEEMD进行降噪处理时容易把数据的高频分量当做噪声给去除掉,使得数据重构后的信息不完整,导致信息缺失。
因此,目前的去噪方法要么无法适用于非平稳的水轮机振动信号,去噪效果差,要么去噪过程中将有用的信号当作噪声被处理掉,去噪后的信号丧失了有用信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种水轮机振动信号的去噪方法与装置,用以解决现有技术中存在的去噪效果差、有用信息缺失的问题。
为了实现上述目的,本发明提供一种水轮机振动信号的去噪方法,包括以下步骤:
1)获取水轮机的振摆数据,对所述振摆数据进行变分模态分解,得到多个调幅调频分量;
2)计算各调幅调频分量的样本熵值;
3)选取小于设定样本熵阈值的样本熵值对应的调幅调频分量;
4)对选取的调幅调频分量进行信号重构,得到去噪后的水轮机振摆数据并输出。
有益效果是,采用模态分解将振摆数据进行分解,使得得到的分量与与原始信号之间的相关性更高,通过样本熵选取有用信号,较好的保留了信号中有用的部分,并去除了噪声,去噪的结果较好,有利于后续对信号的分析,对噪声和采样的鲁棒性较高,能够满足对水轮机振动信号的去噪要求。
进一步地,为提高信号的信噪比,所述步骤1)中的模态分解采用变分模态分解。
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