CN107908863A - 一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 - Google Patents
一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107908863A CN107908863A CN201711123328.2A CN201711123328A CN107908863A CN 107908863 A CN107908863 A CN 107908863A CN 201711123328 A CN201711123328 A CN 201711123328A CN 107908863 A CN107908863 A CN 107908863A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- pressure fluctuation
- signal
- msub
- mtr
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
- G06F2218/06—Denoising by applying a scale-space analysis, e.g. using wavelet analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法，包括以下步骤：步骤1、利用压力传感器采集压力脉动信号；步骤2、对压力脉动信号进行降采样处理；步骤3、利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，获得压力脉动重构信号；步骤4、向压力脉动重构信号中加入已知频率的高频正弦信号，利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界；步骤5、利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量；步骤6、对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换，得到压力脉动重构信号的瞬时能量谱；步骤7、根据瞬时能量谱进行水轮机运转状态的判定。本发明对于分析水轮机的运转的故障状态具有重要的意义。
Description
技术领域
本发明涉及水轮机运转稳定性，特别涉及一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法。
背景技术
自上个世纪70年代以来，国内外的许多大型水力发电装置出现过许多因机组振动而导致的大型事故，水力专家在水轮机运转稳定性的研究领域上做了大量的数值模拟与试验研究工作。理论研究主要包括直接数值模拟法、大涡模拟法、无粘流数值模拟法、雷诺平均方法。近些年来，随着计算流体力学迅速发展，以时间平均的纳维尔－斯托克斯方程做为理论基础，采用k-ε紊流模型，并考虑到不可压缩的单相流动，分为无粘性、考虑粘性效应以及三维粘性的数值模拟三个阶段对流体特性进行研究，但因实际工程问题的复杂性使得数值计算结果仅在理论上对稳态流动的判定较为准确。试验研究通常采取涡带参数法、水声脉动测量法及空腔涡带法描述混流式水轮机模型机组，利用涡带形成的局部空腔容积的图形，发现一些可能会破坏管路的频率特性；而现场真机试验是指通过在真机上进行振动等方式的减振效果测试，发现真机的振动特性。实际上，水轮机组运转时的振动特性是非常复杂的，而且还包含了一些环境等因素，很难实现对机组完全模拟，不管是要进行理论上的计算，还是利用机组模型进行试验，几乎不可能都考虑到所有因素，只能根据研究方向，考虑主要的影响因素。许多学者尽管提出了尽量避免或减振方法，但是依然主要对水轮机运转时压力脉动信号产生的原因、条件、特征以及尾水管空化、涡带的产生原因、条件等进行了分析。马震岳、董毓新一直致力于建立一个基于机组和厂房振动的系统分析模型，利用振源机理进行振动的理论与数值分析，并且利用对水轮机振动的实际案例进行分析，对振动问题的应用以及为在工程中进行实际问题的解决奠定基础。
上述研究水轮机运转稳定性的方法各有优缺点，如果要想更加真实可靠的进行水轮机运行的稳定性研究，最好的方法是进行实地的测量，得到一个更全面、准确的数据。随着现在的测试条件以及试验设备的不断改进，目前在水轮机的尾水管壁等处放置压力传感器，得到水轮机运转时尾水管、肘管等位置的压力脉动信号，对该信号进行特征分析，可以实时的测量水轮机运转时的特性，对水轮机运转状态稳定性进行远程监测研究。美国国家宇航局的华裔科学家Norden E.Huang在1998年第一次提出了基于EMD和Hilbert变换的分析方法，它能对信号进行自适应时频局部化分析，也称为HHT变换，HHT变换的时间分辨率精度高，频率分辨率具有自适应性。应用该算法时首先对信号进行EMD处理，分解成为一系列的IMF，IMF分量的个数是具有自适应性的，由信号本身的频率特征决定，这样得到的本征模态函数是非常接近单一频率的信号，即在任意一个时刻信号有且只有一个频率，之后可以利用Hilbert变换得到每个本征模态函数IMF的瞬时频谱，进而由此可以获得整个信号频谱，可进行一系列分析，比如瞬时能量分析等。
水轮机组的稳定性问题对于国民经济以及在工程实践中均具有重要意义。在目前阶段还没有做到在将水力发电的效率近最大可能提升的同时百分百的保证运行的稳定性，因此为了尽可能的降低生产中的安全隐患，可通过研究水轮机在运行过程中各种工况的压力脉动信号特性，做到对水轮机运转情况的远程实时监测。
发明内容
本发明为了解决现有的技术问题，而提出一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法。
本发明的目的通过以下技术方案实现：一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法，包括以下步骤：
步骤1、利用压力传感器采集压力脉动信号；
步骤2、对压力脉动信号进行降采样处理；
步骤3、利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，获得压力脉动重构信号；
步骤4、向压力脉动重构信号中加入已知频率的高频正弦信号，利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界；
步骤5、利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量；
步骤6、对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换，得到压力脉动重构信号的瞬时能量谱；
步骤7、根据瞬时能量谱进行水轮机运转状态的判定。
进一步地，所述利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪具体为：采用软阈值去噪方法对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，软阈值函数表达式为：
η(ω)＝ωI,|ω|＞t (3)
其中，ω为含噪信号小波变化后的小波系数，I表示阈值。
进一步地，所述利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界具体为：先求出压力脉动重构信号的极值点，对其所有的极值点进行对称延拓，将延拓后得到的端点处极值点与端点处的数值进行比较，进而确定压力脉动重构信号的新边界。
进一步地，所述利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量具体为：
设压力脉动重构信号为x(t)；
(1)找出x(t)上所有的局部极值点，将极大值点和极小值点用平滑曲线分别连接起来，得到x(t)的上包络线fmax(t)和下包络线fmin(t)，记为fmax(t)与fmin(t)，并且二者的平均值记为m(t)；
(2)设h1(t)为x(t)与m(t)的差，即：
h1(t)＝x(t)-m(t) (4)
理想情况下，h1(t)为一个独立的IMF，但是由于进行分析的信号是非平稳的压力脉动重构信号，在h1(t)中一定存在着非对称波，因此，此时将h1(t)当作一个新的x(t)，进行上述步骤(2)的操作，直到h1(t)为一个标准的IMF分量，记为：
c1(t)＝h1(t) (5)
(3)此时，将分解出的第一个IMF分量h1(t)从压力脉动重构信号中除去，记剩余信号为x1(t)，即：
x1(t)＝x(t)-h1(t) (6)
(4)将x1(t)当作新的信号重复上述步骤(1)-步骤(3)，经分解，依次可以得到：
根据限制连续的2个分量hk-1(t)和hk(t)处理之间的标准差D来判断是否满足筛选过程的停止准则；
式中，T代表时间的尺度；根据Huang理论D值取0.2～0.3之间；
xn(t)为压力脉动重构信号剩余分量的残差，记为rn(t)，利用EMD分解，将压力脉动重构信号x(t)分解成了n个IMF，即：
附图说明
图1为压力脉动测点布置位置图；
图2为工况1(a＝16mm,n11＝74.5r/min,σ＝0.52)下水轮机尾水管处空化图；
图3为工况2(a＝16mm,n11＝74.5r/min,σ＝0.18)下水轮机尾水管处空化图；
图4为工况3(a＝16mm,n11＝83.2r/min,σ＝0.52)下水轮机尾水管处空化图；
图5为工况4(a＝16mm,n11＝83.2r/min,σ＝0.18)下水轮机尾水管处空化图；
图6为4种工况下压力脉动重构信号时域图；
图7为降采样处理后的压力脉动信号时域图；
图8为10个IMF分量时域图；
图9为信号瞬时能量谱；
图10为瞬时能量对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法，包括以下步骤：
步骤1、利用压力传感器采集压力脉动信号；
步骤2、对压力脉动信号进行降采样处理；
步骤3、利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，获得压力脉动重构信号；
步骤4、向压力脉动重构信号中加入已知频率的高频正弦信号，利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界；
步骤5、利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量；
步骤6、对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换，得到压力脉动重构信号的瞬时能量谱；
步骤7、根据瞬时能量谱进行水轮机运转状态的判定。
参考IEC60193测试标准，水力研究试验均采用统一标准试验程序即进行水流压力脉动试验。将7个压力测点安装在尾水管壁面上：即尾水锥管上游有两个测点(转轮下方0.32D处)draft1和draft2，肘管处内外侧各一个测点(转轮下方1.02D处)draft3和draft4，根据水流对肘管外侧壁面冲击力较大，导致低频压力脉动幅值较大及空化特征现象明显这一现象，采用置于尾水管肘管外侧测点的压力脉动数据作为本发明分析的测点工况点，压力脉动测点布置位置如图1所示。
水轮机尾水管部安装有高速成像拍摄系统，可以对不同工况下水轮机运转状态的转轮叶片背面脱流、叶道涡和尾水管涡带等的水流状况进行观察并拍照，如图2-5所示。
图2-5中，a(mm)为导叶开度、n11(r/min)为单位转速、σ为装置空化数，其中，σ值越大，说明系统抗空化的性能越好。图2-5表征水轮机从轻微空化到严重空化的过渡过程及状态，其中图5表示已经发生较严重空化，水管涡带内水流形成了空泡型涡带。
小波变换能够在时域、频域处理中对信号进行局部分析，并且窗口形状可以根据信号频率的自身特点自动改变，使处理高频信号时具有较低的时间分辨率、处理低频信号时具有较高的频率分辨率，因此被广泛使用在信号处理、语音信号处理、图形处理等各个方面。
设ψ(t)∈l2(R)，l2(R)代表平方可积的实数空间域，该函数经过傅里叶变换后频域函数为ψ(ω)，若该函数满足：
则称ψ(t)为母小波或基小波，根据短时傅里叶变换思想对母小波ψ(t)进行平移、伸缩就可得到完整的小波序列。当为连续小波序列时，满足：
其中，a为频率伸缩因子，b为时间平移因子。
小波去噪方法中的阈值去噪是对小波分解后得到各频段小波系数中的模值大于和小于某一阈值的系数进行处理，再对变换后的系数进行小波逆变换，得到重构后的小波干净信号。去噪过程中阀值估计是影响去噪效果的关键因素，阀值选择太小达不到很好的去噪效果，而阈值过选择过大信号的一些重要特征信息又可能会被滤除掉，导致信号重构时引起较大偏差。本发明采用软阈值去噪方法对降采样处理后的压力脉动信号进行处理，软阈值函数表达式为：
η(ω)＝ωI,|ω|＞t (3)
其中，ω为含噪信号小波变化后的小波系数，I表示阈值。
对4种工况下降采样处理后的压力脉动信号进行软阈值小波去噪，获得压力脉动重构信号时域图如图6所示。由图6可知，工况1时压力脉动信号的振幅变化幅度呈现一定的周期性，工况2～4随空化程度的增加，压力脉动信号的振动幅度加剧，突变性增强。
所述利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量具体为：
设压力脉动重构信号为x(t)；
(1)找出x(t)上所有的局部极值点，将极大值点和极小值点用平滑曲线分别连接起来，得到x(t)的上包络线fmax(t)(极大值点的连线)和下包络线fmin(t)(极小值点的连线)，记为fmax(t)与fmin(t)，并且二者的平均值记为m(t)；
(2)设h1(t)为x(t)与m(t)的差，即：
h1(t)＝x(t)-m(t) (4)
理想情况下，h1(t)为一个独立的IMF，但是由于进行分析的信号是非平稳的压力脉动重构信号，在h1(t)中一定存在着非对称波，因此，此时将h1(t)当作一个新的x(t)，进行上述步骤(2)的操作，直到h1(t)为一个标准的IMF分量，记为：
c1(t)＝h1(t) (5)
(3)此时，将分解出的第一个IMF分量h1(t)从压力脉动重构信号中除去，记剩余信号为x1(t)，即：
x1(t)＝x(t)-h1(t) (6)
(4)将x1(t)当作新的信号重复上述步骤(1)-步骤(3)，经分解，依次可以得到：
根据限制连续的2个分量hk-1(t)和hk(t)处理之间的标准差D来判断是否满足筛选过程的停止准则；
式中，T代表时间的尺度；根据Huang理论D值取0.2～0.3之间；
xn(t)为压力脉动重构信号剩余分量的残差，记为rn(t)，利用EMD分解，将压力脉动重构信号x(t)分解成了n个IMF，即：
从上述分解步骤可知EMD分解是从时间尺度出发，根据信号的时间尺度由小到大逐渐将不同频率的IMF分量分离出来。水轮机的压力脉动信号是利用压力传感器采集的，因此不可避免的包含者一些因机械振动、电磁耦合等引起的高频噪声，导致对采集数据直接进行EMD分解存在端点效应问题，使分解结果与实际信号特征偏离，所以在进行EMD筛分之前向压力脉动重构信号中加入已知频率的小幅高频正弦信号以改变原始信号的极值分布，即使信号的包络线发生改变来克服端点效应问题。本发明将镜像延拓法进行改进：先求出压力脉动重构信号的极值点，对其所有的极值点进行对称延拓，将延拓后得到的端点处极值点与端点处的数值进行比较，进而确定压力脉动重构信号的新边界。这样不仅可以掩盖噪声，而且可以使包络更加凸显信号自身的特征，并且还可以有效抑制模态混叠现象，提高EMD的整体分解效果。在EMD分解过程中加入高斯白噪声在一定程度上降低模态混叠。
下面对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换：
式中，Re表示常量，i表示求和运算数值，j是虚数单位，相位φi(t)、振幅ai(t)与频率ωi(t)都是时间的函数；
式(10)中x(t)的Hilbert幅值谱，记为：
x(t)的边界谱为：
其中，T表示时间周期；
瞬时能量密度为：
IE(t)＝∫ωH(ω,t)2dω (13)
基于工况1，利用压力传感器采集到的压力脉动信号进行降采样处理，得到时域图，如图7所示。经过小波去噪后利用改进的EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到10个IMF分量如图8所示。对改进算法的精确度进行完备性检验，EMD分解后得到图8的10个IMF分量的重构信号时域对比结果和频域对比结果，重构的信号基本上是与原信号波形吻合，改进的算法在一定程度上减弱了模态混叠和端点效应问题。根据信号的频域谱，利用可得到信号的瞬时能量谱，如图9所示。图9表示采样时间为10s信号的能量变化情况，可知水轮机在运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小变化趋势。
针对4种不同工况的数据分别进行EMD分解得到IMF分量，再进行Hibert-Huang变换，求得每个工况压力脉动重构信号的瞬时能量谱，如图10所示。
由图10可知，正常工况下压力脉动信号的能量分布较为均匀，存在极少的特殊点能量较高.。从图10b)可知空化程度持续加重，此时水轮机处于逐渐偏工况状态，其压力脉动信号所具有的能量的变化程度加剧，突变点较多，并且高能量点增多。因此，可以根据这个差异进行水轮机运转稳定性的判断。
以上对本发明所提供的一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (4)
1.一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、利用压力传感器采集压力脉动信号；
步骤2、对压力脉动信号进行降采样处理；
步骤3、利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，获得压力脉动重构信号；
步骤4、向压力脉动重构信号中加入已知频率的高频正弦信号，利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界；
步骤5、利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量；
步骤6、对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换，得到压力脉动重构信号的瞬时能量谱；
步骤7、根据瞬时能量谱进行水轮机运转状态的判定。
2.根据权利要求1所述的判定方法，其特征在于：所述利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪具体为：采用软阈值去噪方法对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪，软阈值函数表达式为：η(ω)＝ωI,|ω|＞t (3)
其中，ω为含噪信号小波变化后的小波系数，I表示阈值。
3.根据权利要求1所述的判定方法，其特征在于：所述利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界具体为：先求出压力脉动重构信号的极值点，对其所有的极值点进行对称延拓，将延拓后得到的端点处极值点与端点处的数值进行比较，进而确定压力脉动重构信号的新边界。
4.根据权利要求1所述的判定方法，其特征在于：所述利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解，得到各个IMF分量具体为：
设压力脉动重构信号为x(t)；
(1)找出x(t)上所有的局部极值点，将极大值点和极小值点用平滑曲线分别连接起来，得到x(t)的上包络线fmax(t)和下包络线fmin(t)，记为fmax(t)与fmin(t)，并且二者的平均值记为m(t)；
(2)设h1(t)为x(t)与m(t)的差，即：
h1(t)＝x(t)-m(t) (4)
理想情况下，h1(t)为一个独立的IMF，但是由于进行分析的信号是非平稳的压力脉动重构信号，在h1(t)中一定存在着非对称波，因此，此时将h1(t)当作一个新的x(t)，进行上述步骤(2)的操作，直到h1(t)为一个标准的IMF分量，记为：
c1(t)＝h1(t) (5)
(3)此时，将分解出的第一个IMF分量h1(t)从压力脉动重构信号中除去，记剩余信号为x1(t)，即：
x1(t)＝x(t)-h1(t) (6)
(4)将x1(t)当作新的信号重复上述步骤(1)-步骤(3)，经分解，依次可以得到：
<mrow>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
根据限制连续的2个分量hk-1(t)和hk(t)处理之间的标准差D来判断是否满足筛选过程的停止准则；
<mrow>
<mi>D</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mi>T</mi>
</munderover>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>h</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<msubsup>
<mi>h</mi>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，T代表时间的尺度；根据Huang理论D值取0.2～0.3之间；
xn(t)为压力脉动重构信号剩余分量的残差，记为rn(t)，利用EMD分解，将压力脉动重构信号x(t)分解成了n个IMF，即：
<mrow>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>c</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711123328.2A CN107908863A (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711123328.2A CN107908863A (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107908863A true CN107908863A (zh) | 2018-04-13 |
Family
ID=61844028
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711123328.2A Pending CN107908863A (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107908863A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109583054A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-05 | 广东工业大学 | 一种非线性自适应信号采样重构方法 |
| CN111008648A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-14 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种纯光纤电子式电流互感器故障辨识方法、系统及介质 |
| CN111046323A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-21 | 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 | 一种基于emd的网络流量数据预处理方法 |
| CN111259864A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种水轮机运转状态识别方法 |
| CN111734568A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-02 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 一种确定水轮机动静干涉振动能量的方法 |
| CN112432749A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-03-02 | 西安理工大学 | 一种水轮机转轮振动与压力脉动的关联性测试分析方法 |
| CN112528805A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 湖南五凌电力科技有限公司 | 一种水轮机压力脉动分析方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116611609A (zh) * | 2023-04-18 | 2023-08-18 | 中国人民解放军海军工程大学 | 基于监控参数的设备稳定性状态预测及评价方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105938508A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-14 | 中国水利水电科学研究院 | 一种精确计算振动或压力脉动信号频率及幅值的方法 |
| CN106096242A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-11-09 | 浙江浙能北海水力发电有限公司 | 一种基于改进emd分解的尾水管压力脉动综合评价方法 |
-
2017
- 2017-11-14 CN CN201711123328.2A patent/CN107908863A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105938508A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-14 | 中国水利水电科学研究院 | 一种精确计算振动或压力脉动信号频率及幅值的方法 |
| CN106096242A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-11-09 | 浙江浙能北海水力发电有限公司 | 一种基于改进emd分解的尾水管压力脉动综合评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 兰朝凤等: "水轮机压力脉动的混沌动力学特性", 《哈尔滨工业大学学报》 * |
| 张海峰: "Hilbert_Huang变换在水轮发电机组振动评估中的应用", 《中国硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109583054A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-05 | 广东工业大学 | 一种非线性自适应信号采样重构方法 |
| CN111008648A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-14 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种纯光纤电子式电流互感器故障辨识方法、系统及介质 |
| CN111008648B (zh) * | 2019-11-12 | 2023-10-27 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种纯光纤电子式电流互感器故障辨识方法、系统及介质 |
| CN111046323A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-21 | 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 | 一种基于emd的网络流量数据预处理方法 |
| CN111259864A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种水轮机运转状态识别方法 |
| CN111734568A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-02 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 一种确定水轮机动静干涉振动能量的方法 |
| CN111734568B (zh) * | 2020-07-02 | 2021-09-24 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 一种确定水轮机动静干涉振动能量的方法 |
| CN112432749A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-03-02 | 西安理工大学 | 一种水轮机转轮振动与压力脉动的关联性测试分析方法 |
| CN112432749B (zh) * | 2020-10-16 | 2023-05-16 | 西安理工大学 | 一种水轮机转轮振动与压力脉动的关联性测试分析方法 |
| CN112528805A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 湖南五凌电力科技有限公司 | 一种水轮机压力脉动分析方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116611609A (zh) * | 2023-04-18 | 2023-08-18 | 中国人民解放军海军工程大学 | 基于监控参数的设备稳定性状态预测及评价方法 |
| CN116611609B (zh) * | 2023-04-18 | 2024-01-09 | 中国人民解放军海军工程大学 | 基于监控参数的设备稳定性状态预测及评价方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107908863A (zh) | 一种基于emd理论与hht变换的水轮机运转状态判定方法 | |
| Zhang et al. | An optimized time varying filtering based empirical mode decomposition method with grey wolf optimizer for machinery fault diagnosis | |
| Zhang et al. | An improved filtering method based on EEMD and wavelet-threshold for modal parameter identification of hydraulic structure | |
| Zhang et al. | Mechanism of fast transition of pressure pulsations in the vaneless space of a model pump-turbine during runaway | |
| Sheng et al. | Applications in bearing fault diagnosis of an improved Kurtogram algorithm based on flexible frequency slice wavelet transform filter bank | |
| Liu et al. | Numerical and experimental studies of hydraulic noise induced by surface dipole sources in a centrifugal pump | |
| CN103454537A (zh) | 基于小波分析的风力发电低电压穿越检测设备及方法 | |
| Deskos et al. | On the spectral behaviour of the turbulence-driven power fluctuations of horizontal-axis turbines | |
| Zajamsek et al. | Experimental and numerical investigation of blade–tower interaction noise | |
| Liu et al. | A signal decomposition method based on repeated extraction of maximum energy component for offshore structures | |
| Cencîc et al. | Study of erosive cavitation detection in pump mode of pump–storage hydropower plant prototype | |
| Shen et al. | Aeroacoustic modeling of turbulent airfoil flows | |
| Zambonini et al. | Unsteady pressure investigations of corner separated flow in a linear compressor cascade | |
| CN108278184B (zh) | 基于经验模态分解的风电机组叶轮不平衡监测方法 | |
| Shi et al. | Broadband force spectra of a pump-jet propulsor subjected to inflow turbulence: Comparison with ducted propeller and propeller | |
| Lee et al. | Reduction of ceiling fan noise by serrated trailing edge | |
| CN107725255B (zh) | 一种基于小波理论的水轮机运转状态判定方法 | |
| Han et al. | Stator modification methods for diagonal flow fans to achieve noise reduction of rotor-stator interaction | |
| CN108106717B (zh) | 一种基于声音信号识别机组状态的方法 | |
| Lan et al. | Wavelet and improved Hilbert–Huang transform method are used to study the spectrum distribution and energy of turbine pressure pulsation | |
| CN104239614A (zh) | 压气机气动失稳信号的模拟方法 | |
| Shi et al. | An on-line cavitation monitoring system for large Kaplan turbines | |
| Liu et al. | Acoustic emission analysis for wind turbine blade bearing fault detection using sparse augmented Lagrangian algorithm | |
| Duan et al. | Morphological Analysis Based Adaptive Blind Deconvolution Approach for Bearing Fault Feature Extraction | |
| Lloyd et al. | Computation of inflow turbulence noise of a tidal turbine |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180413 |