一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统水电机组状态监测与信号分析领域，具体是一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法。
技术介绍
水电机组作为电厂运行的核心设备，其健康状态不仅关系电厂的安全，更影响着区域大电网的安全稳定。因此，研究机组的稳定性具有重要的工程实际意义，在机组的稳定性分析中，振动是表征机组健康状态的重要指标。然而由于强背景噪声与复杂电磁干扰的影响，表征故障信息的振动特征频带会湮没在全频带的背景噪声中，使得采集到的信号难以准确反映机组的真实运行状态。开展对水电机组振动信号的降噪研究，提取机组真实的状态信号，不仅有助于及时发现机组运行异常，提升机组运行效率，更能保障机组和电力系统安全稳定。目前，学术与工程界采用的信号降噪方法主要包括小波变换、奇异值分解(SVD)、经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)等。其中，小波变换的降噪效果依赖于小波基的选择和阈值的确定；SVD的降噪效果与Hankel矩阵的构造及有效奇异值的选择有关；EMD虽能自适应地将信号分解为多个模态函数，但由于存在模态混叠的问题，导致噪声与有用信号的分离效果不够理想；VMD是Dragomiretskiy等人于2014年提出的自适应准正交信号分解新方法，其通过递归地求解变分问题将信号分解为一组有限带宽的模态函数集合，实现了各信号分量频率的分离，克服了EMD存在的模态混叠问题，但在分析以低频段为主的水电机组振动信号时，其分析精度难以保证。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法，进而提升强背景噪声与复杂电磁干扰下水电机...
【技术保护点】
一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)：构造机组振动信号的Hankel矩阵并进行SVD分解；步骤2)：基于均值滤波策略选出有效奇异值，进行信号重构，实现前置滤波；步骤3)：采用VMD将重构信号分解为一系列模态函数；步骤4)：计算各模态分量的自相关函数，并根据自相关函数的能量集中度选出有效的模态分量；步骤5)：累加所有有效模态分量，得到降噪后的信号。
【技术特征摘要】
1.一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)：构造机组振动信号的Hankel矩阵并进行SVD分解；步骤2)：基于均值滤波策略选出有效奇异值，进行信号重构，实现前置滤波；步骤3)：采用VMD将重构信号分解为一系列模态函数；步骤4)：计算各模态分量的...
【专利技术属性】
技术研发人员：付文龙，李乾坤，黄悦华，李振兴，程紫娟，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。