【技术实现步骤摘要】
一种水轮机振动信号的去噪方法与装置
本专利技术涉及信号处理
，特别是一种水轮机振动信号的去噪方法与装置。
技术介绍
随着水轮机容量和规模的不断的发展变大，水轮机的工作水头和机组的尺寸也在不断的变化，使得水轮发电机组的运行条件变得越来越复杂。水轮发电机组安全稳定运行对水电厂的安全稳定生产和电网系统的稳定运行具有重要的意义。水轮机运行时受水力、机械和电气等因素的影响。经过分析发现约有80％左右的机组故障信息包含在机组的振摆信号当中，所以通过对水轮机的振摆数据进行分析，提取机组故障的特征信息有利于对机组故障的准确判断。但是水轮发电机组的振摆信号常呈现出非线性和非平稳性，并且含杂着噪声，使得难以精确的对数据当中的特征信息进行提取，所以需要对水轮机的振摆数据进行消噪。目前常用的去噪方法主要有傅里叶变换、小波阈值降噪、经验模态分解、集合经验模态分解和互补集合经验模态分解法。其中傅里叶变换只适合对平稳性信号进行分析，对水轮发电机组这种非平稳的信号的特征提取效果不理想；小波阀值降噪虽然具有很好的降噪效果，但其受小波基选择和分解...
【技术保护点】
1.一种水轮机振动信号的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取水轮机的振摆数据，对所述振摆数据进行模态分解，得到多个调幅调频分量；/n2)计算各调幅调频分量的样本熵值；/n3)选取小于设定样本熵阈值的样本熵值对应的调幅调频分量；/n4)对选取的调幅调频分量进行信号重构，得到去噪后的水轮机振摆数据并输出。/n
【技术特征摘要】
1.一种水轮机振动信号的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取水轮机的振摆数据，对所述振摆数据进行模态分解，得到多个调幅调频分量；
2)计算各调幅调频分量的样本熵值；
3)选取小于设定样本熵阈值的样本熵值对应的调幅调频分量；
4)对选取的调幅调频分量进行信号重构，得到去噪后的水轮机振摆数据并输出。
2.根据权利要求1所述的水轮机振动信号的去噪方法，其特征在于，所述步骤1)中的模态分解采用变分模态分解。
3.根据权利要求2所述的水轮机振动信号的去噪方法，其特征在于，在对所述振摆数据进行变分模态分解时采用的收敛条件为：
式中，表示第n+1个模态分量和第n个模态分量时域信号做时频逆变换取实部之间的差值，ε为收敛阀值，k为模态分量的个数。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的水轮机振动信号的去噪方法，其特征在于，所述设定样本熵阈值为0.7。
5.一种水轮机振动信号的去噪装置，...
【专利技术属性】
技术研发人员：任岩，胡雷鸣，陈红平，李孝凯，黄今，朱蓉轶，刘攀，乔若宇，
申请(专利权)人：华北水利水电大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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