[发明专利]基于重尾分布的KDSNE水电机组噪声源检测方法

摘要

本发明公开一种基于重尾分布的KDSNE水电机组噪声源检测方法，其涉及模式识别领域，本质是对水电机组异常振动噪声来源的分类识别，实现步骤如下：a)初始振动信号采集；b)信号预处理；c)数据特征提取；d)噪声源分类判别；e)结果输出；最后对噪声源状态进行报警及应急处理。该方法不仅可以适用于线性和非线性系统的水电机组噪声源检测，而且可以大大提高检测与诊断的精度，可在线实际应用。

主权项

一种基于重尾分布的KDSNE水电机组噪声源检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a)初始信号采集：利用水电机组上的振动传感器采集振动信号。初始信号采集需要采集一组能够比较全面反映不同噪声源振动异常的样本对象；b)信号预处理：对传感器采集的时域信号进行小波去噪，时频域转换以及提取适当频率上的幅值构成输入样本对象；c)数据特征提取：运用基于重尾分布的KDSNE算法计算最佳线性投影矩阵B，根据线性投影矩阵对样本对象进行特征降维；d)噪声源分类判别：采用最近邻分类器对异常振动数据所属的噪声源部位类型进行判别分类；e)结果输出：输出分类信息以确定噪声源状态。最后对噪声源状态进行报警及应急处理。