电机组振动信号的自适应VMD分析
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  • 英文篇名:An Improved VMD Analysis Method Based on Backtracking Algorithm Optimization
  • 作者:张长伟 ; 徐成劢 ; 王卫玉 ; 郑阳 ; 陈启卷
  • 英文作者:ZHANG Chang-wei;XU Cheng-mai;WANG Wei-yu;ZHENG Yang;CHENG Qi-juan;State Grid Zhejiang Electric Power Corporation,Jinshuitan Hydropower Plant;Key Laboratory of Transition Process of Hydraulic Machinery Ministry of Education,Wuhan University;
  • 关键词:信号分解 ; 预设参数 ; 开机过程 ; 特征提取
  • 英文关键词:signal decomposition;;preset parameters;;boot-up process;;feature extraction
  • 中文刊名:ZNSD
  • 英文刊名:China Rural Water and Hydropower
  • 机构:国网浙江省电力有限公司紧力发电厂;武汉大学力机械过渡过程教育部重点实验室;
  • 出版日期:2019-06-15
  • 出版单位:中国农村
  • 年:2019
  • 期:No.440
  • 基金:国网浙江省电力有限公司科技项目(SGZJJT00SCJS1800059)
  • 语种:中文;
  • 页:ZNSD201906033
  • 页数:4
  • CN:06
  • ISSN:42-1419/TV
  • 分类号:163-166
摘要
电机组对安全稳定性运行要求不断提升,为了能够准确提取有效故障特征,提出了一种基于回溯算法与参数敏感性分析的自适应VMD方法。首先,通过参数灵敏度分析选择合适的分解预设参数,然后使用回溯算法计算最优参数值。最后用该自适应VMD方法对振动信号进行分析。结果表明,该方法不仅解决了VMD参数不能自适应的问题,同时也具有良好的振动信号特征提取功能。
        To accurately extract the effective fault features,an adaptive VMD method based on backtracking algorithm and parameter sensitivity analysis is proposed. Firstly,appropriate decomposition preset parameters are selected by parameter sensitivity analysis,and then the optimal parameters are calculated by backtracking algorithm. Finally,the adaptive VMD method is used to analyze the vibration signal.The results show that this method not only solves the problem that the parameters of VMD cannot be adapted,but also has good vibration signal feature extraction function.
引文
[1]An X,Zeng H.Pressure fluctuation signal analysis of a hydraulic turbine based on variational mode decomposition[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part A Journal of Power&Energy,2015,229(8):978-991.
    [2]唐磊,陈启卷,王卫玉,洪礼聪.基于征兆驱动和专家推理的电机组轴承状态分析[J].电能源科学,2018,36(5):137-140.
    [3]安学利,潘罗平,张飞.基于和近似熵的电机组摆度去噪方法[J].力发电学报,2015,34(4):163-169.
    [4]钭锦周,王卫玉,陈启卷.改进EMD降噪方法在轮机尾管压力脉动信号中的应用[J].电能源科学,2017,35(5):157-160.
    [5]陈喜阳,闫海桥,孙建平.基于-的电机组振动信号检测[J].力发电,2014,40(5):51-54.
    [6]冯源,葛新峰,潘天航,等.基于小波变换的电机组振动故障分析和特征提取[J].云南电力技术,2014,6(6):1-3.
    [7]李士心,刘鲁源.基于小波阈值去噪方法的研究[J].仪器仪表学报,2002,23(z2):478-479.
    [8]朱文龙,周建中,肖剑,等.独立分量分析-经验模态分解特征提取在电机组振动信号中的应用[J].中国电机工程学报,2013,33(29):95-101.
    [9]Dragomiretskiy K,Zosso D.Variational Mode Decomposition[J].IEEETransactions on Signal Processing,2014,62(3):531-544.
    [10]于晓东,潘罗平,安学利.基于和排列熵的轮机压力脉动信号去噪算法[J].力发电学报,2017,36(8):78-85.
    [11]Nossent J,Elsen P,Bauwens W.Sobol'sensitivity analysis of a complex environmental model[M].Elsevier Science Publishers B.V.,2011.
    [12]Civicioglu P.Backtracking Search Optimization Algorithm for numerical optimization problems[M].Applied Mathematics and Computation,2013,219(15):8 121-8 144.
    [13]崔东文,黄恩奎.基于回溯搜索优化算法的神经网络年径流预测[J].人民珠江,2015,36(5):43-46.
    [14]赵德勇,宋辉.基于熵权的改进型多指标综合评估方法及应用[J].军械工程学院学报,2001,13(3):47-51.
    [15]唐贵基,王晓龙.参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J].西安交通大学学报,2015,49(5):73-81.
    [16]付文龙,周建中,张勇传,等.基于与的电机组振动趋势预测[J].振动与冲击,2016,35(8):36-40.

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