本文關鍵詞： 水輪機 尾水管 壓力脈動 經(jīng)驗模態(tài)分解 降噪　出處：《水電能源科學》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對水輪機尾水管壓力脈動信號的降噪處理問題,提出一種基于改進經(jīng)驗模態(tài)(EMD)分解的降噪方法。首先將信號進行EMD分解,得到一系列本征模態(tài)函數(shù);然后利用基于自相關函數(shù)特性的分析方法將其分解為噪聲主導分量和信號主導分量兩部分,并將噪聲主導分量利用小波軟閾值降噪;最后將經(jīng)過處理的噪聲主導分量與信號主導分量重構成新信號,用于后續(xù)分析。通過與基于互相關分析的EMD降噪法對比,發(fā)現(xiàn)該方法具有更高的信噪比,既保留了尾水管壓力脈動信號的低頻成分,又保留了其有用的高頻成分,是一種有效的水輪機尾水管壓力脈動信號降噪方法。
[Abstract]:Aiming at the problem of noise reduction of pressure pulsation signal in draft tube of hydraulic turbine, a noise reduction method based on improved empirical mode decomposition (EMD) decomposition is proposed. Firstly, the signal is decomposed by EMD. A series of eigenmode functions are obtained. Then it is decomposed into two parts: noise dominant component and signal dominant component, and the noise dominant component is de-noised by wavelet soft threshold. Finally, the processed noise dominant component and the signal dominant component are reconstructed into a new signal for subsequent analysis. Compared with the EMD noise reduction method based on cross-correlation analysis, it is found that this method has higher SNR. It not only retains the low frequency component of the draft tube pressure pulsation signal, but also retains its useful high frequency component. It is an effective noise reduction method for the draft tube pressure pulsation signal of the turbine.
【作者單位】： 浙江浙能北海水力發(fā)電有限公司;武漢大學動力與機械學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51379160)
【分類號】：TK730.1
【正文快照】： !引言近年來,隨著大型和巨型混流式水輪機組的投運,尾水管渦帶壓力脈動問題變得尤為突出[1,2]。尾水管渦帶具有很高的危害性,并可在各過流部件和結構物中傳播,導致大軸擺動、機組振動、水輪機頂蓋振動、發(fā)電機出力周期性擺動等,且當渦帶壓力脈動與流道中水體形成共振時,甚至會

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本文編號：1461675