發(fā)布時間：2018-01-31 15:13

  本文關鍵詞： 水輪機 主軸 振動信號 EMD LabVIEW 包絡譜　出處：《水電能源科學》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對LabVIEW中缺少經驗模態(tài)分解(EMD)算法模塊的問題,對LabVIEW進行了二次開發(fā),建立了基于LabVIEW的EMD模塊,為振動故障信號分析提供了有效的工具,進而以水輪機故障信號的振動特征和故障產生機理為依據,將此算法運用于水輪機主軸振動信號分析,以河北省西達水電站水輪機主軸振動數據為基本資料,對分解得到的高頻本征模函數(IMF)分量做包絡譜分析,提取故障信息,并與軸心軌跡分析方法相結合加以驗證。結果表明,該方法能夠有效判別出水輪機主軸故障類型,可應用于水輪機主軸振動信號分析。
[Abstract]:In view of the lack of empirical mode decomposition (EMD) algorithm module in LabVIEW, the second development of LabVIEW is carried out, and the EMD module based on LabVIEW is established. It provides an effective tool for vibration fault signal analysis, and then based on the vibration characteristics and fault generation mechanism of turbine fault signal, the algorithm is applied to the vibration signal analysis of hydraulic turbine spindle. Taking the vibration data of turbine spindle of Xida Hydropower Station in Hebei Province as the basic data, the envelope spectrum analysis of the IMF component obtained from the decomposition of the high frequency eigenmode function is made to extract the fault information. The results show that the method can effectively identify the fault types of the turbine spindle and can be applied to the vibration signal analysis of the turbine spindle.
【作者單位】： 河北工程大學水利水電學院;
【分類號】：TK730.1
【正文快照】： 1引言主軸為水輪發(fā)電機組的重要部件之一,其振動信號蘊含著大量的水輪機狀態(tài)特征信息,因此分析其振動信號十分必要。經驗模態(tài)分解法(EMD)[1~3]是一種自適應的信號分析方法,其通過分解非平穩(wěn)故障信號將原來不易獲得的微弱故障信號分解出來,從而實現故障診斷。與傳統(tǒng)的時頻分析

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本文編號：1479360