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基于EMD和AR模型的水轮机尾水管动态特征信息提取

EMD and AR Model Based Dynamic Characteristic Extraction of the Draft Tube of Hydraulic Turbines

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【作者】 贾嵘王小宇张丽罗兴锜

【Author】 JIA Rong~1 WANG Xiaoyu~1 LUO Xingqi~1 ZHANG Li~2 (1.Xi’an University of Technology,Xi’an 710048,China; 2.Xidian University,Xi’an 710071,China)

【机构】 西安理工大学电力工程系西安电子科技大学计算机学院西安理工大学电力工程系 陕西省西安市 710048陕西省西安市 710048陕西省西安市 710071

【摘要】 提出一种基于经验模态分解(EMD)和自回归(AR)模型的水轮机尾水管动态特征信息提取方法。对经过预处理的信号进行EMD分解,得到包含特征频率的本征模态函数(IMF),对每个IMF建立AR模型,取模型参数作为故障模式识别的特征矢量。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,运用此方法进行了尾水管动态特征信息的提取。试验表明,基于EMD和AR模型的特征提取法是故障特征提取的有效方法。

【Abstract】 This paper presents a new method for extracting the dynamic characteristics of the draft tube of a hydraulic turbine based on EMD(empirical mode decomposition) and AR(auto regressive)model.The signals processed in advance are decomposed with EMD,thus the intrinsic mode functions(IMFs)containing characteristic frequencies can be obtained.The AR model can then be developed for every IMF,and the parameters of AR model can be used as the characteristic parameters for fault mode recognition.As an example,the monitoring signals of the pressure fluctuation of the draft tube are processed with the proposed method.It is shown that the method effective for extracting fault information.

【基金】 国家自然科学基金重点项目资助(90410019)~~
  • 【文献出处】 电力系统自动化 ,Automation of Electric Power Systems , 编辑部邮箱 ,2006年22期
  • 【分类号】TK730.314
  • 【被引频次】27
  • 【下载频次】473
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