一种水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备，所述方法包括根据预设采样频率采集水电机组的振动信号，通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵，通过Wigner

【技术实现步骤摘要】
一种水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及水电机组故障诊断
，具体涉及一种水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]现有技术中，水电机组正在向复杂化、巨型化、集成化和智能化的方向发展，其面临的安全可靠运行问题日益突出。“状态维护”概念的提出与应用，为有效降低机组异常或故障发生风险、提升其稳定运行水平提供了一种可行思路。受水力、机械、电气及其他干扰因素的耦合影响，水电机组振动信号呈现明显的非线性和非平稳性特征，机组故障与振动信号表征的征兆之间存在复杂的映射关系，对此，传统方法已难以满足当前背景下准确分析机组运行状态的需求。
[0003]传统振动信号特征分析方法往往集中于对信号时域及频域空间的平均特征信息统计，难以适用于非平稳信号的分析问题，缺乏对非平稳信号局部信息进行精准表述的能力。对此，以小波变换、短时傅里叶变换、经验模态分解、Winger
‑
Ville分布为代表的非平稳信号时频分析方法相继被提出，从而实现了信号的时频域联合特征信息表述。然而小波变换中的小波基选择没有统一标准，而不同的小波基函数会得到不同的分析结果；短时傅里叶变换窗口在分析过程中保持不变，难以应用于多尺度信号的分析问题；经验模态分解存在模态混叠、端点效应等会影响分解效果的缺陷；Winger
‑
Ville分布对于多分量信号存在交叉项相互干扰的情况。因此，有必要基于水电机组运行特性，研究新的振动信号特征分析理论和方法，提高机组故障诊断和保障机组稳定运行。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种兼具抑制交叉项干扰和良好时频聚集性优点的水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备。
[0005]为实现上述目的，基于本专利技术一方面，提供一种水电机组振动信号特征提取方法，包括：
[0006]根据预设采样频率采集水电机组的振动信号；通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵，通过Wigner
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Ville分布获取所述振动信号的第二时频矩阵；基于所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵获取所述振动信号的联合时频矩阵；根据所述联合时频矩阵生成谱峭度图；基于所述谱峭度图提取振动信号特征以判断所述水电机组的故障类型。
[0007]在其中一实施例中，所述根据预设的采样频率采集水电机组的振动信号包括：获取振动信号采样频率；根据所述采样频率对水电机组水平方向和垂直方向的振动信号进行采集。
[0008]在其中一实施例中，所述通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵包括：选择预设的窗函数，设置所述窗函数的窗长和滑动步长；基于所述窗函数、窗长以及
滑动步长对所述振动信号进行持续截取，通过快速傅里叶变换算法获取每次截取的振动信号对应的频谱；基于得到的多个所述频谱获取所述第一时频矩阵。
[0009]在其中一实施例中，所述基于所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵获取所述振动信号的联合时频矩阵包括：
[0010]根据所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵应用联合模型获取联合时频矩阵，所述联合模型为：
[0011]SWz(t，f)＝||SDFTz(t，f)||2·
WVDz(t，f)，
[0012]其中，||SDFTz(t，f)||2表示第一时频矩阵取模的平方，WVDz(t，f)表示第二时频矩阵，SWz(t，f)表示联合时频矩阵。
[0013]在其中一实施例中，所述根据所述联合时频矩阵生成谱峭度图包括：将所述联合时频矩阵划分为预设数量个频带；计算划分的各个所述频带的谱峭度值；将各个频带内的谱峭度值表示在(t，f)平面上，生成谱峭度图，其中，t表示时间，f表示频率。
[0014]在其中一实施例中，所述计算划分的各个频带内的谱峭度值的公式为：
[0015][0016]其中，n1表示频带内谱线数，X
i
表示频带内第i个频谱，μ表示全频带频谱的均值，σ1表示全频带频谱的标准差，K表示谱峭度值。
[0017]在其中一实施例中，所述基于所述谱峭度图提取振动信号特征以判断所述水电机组的故障类型包括：
[0018]对长度为N1的谱峭度曲线s(n2)，计算峭度阈值其中，σ2是峭度频谱的标准差，可表示为
[0019]搜索所述谱峭度曲线s(n2)，获得幅值大于峭度阈值T的极值点及所述极值点对应的位置；
[0020]计算所述极值点对应的频带带宽和中心频率；
[0021]所述频带带宽的计算公式为：
[0022]其中，f
s
表示振动信号采样频率，k表示频带划分数；
[0023]所述中心频率计算公式为：
[0024]其中，J表示幅值大于峭度阈值T的极值点所在频带位置；
[0025]根据得到的所述频带带宽和中心频率(频谱信息)判断所述水电机组振动信号所
表征的故障类型。
[0026]基于同一个专利技术构思，本专利技术还提供一种水电机组振动信号特征提取装置，包括：
[0027]振动信号采集模块，用于根据预设的采样频率采集水电机组的振动信号；
[0028]基础时频矩阵获取模块，用于通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵，通过Wigner
‑
Ville分布获取所述振动信号的第二时频矩阵；
[0029]联合时频矩阵获取模块，用于基于所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵获取所述振动信号的联合时频矩阵；
[0030]谱峭度图生成模块，用于根据所述联合时频矩阵生成谱峭度图；
[0031]信号特征提取模块，用于基于所述谱峭度图提取振动信号特征以判断所述水电机组的故障类型。
[0032]基于同一个专利技术构思，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的水电机组振动信号特征提取方法。
[0033]基于同一个专利技术构思，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如实现上述任一项所述的水电机组振动信号特征提取方法。
[0034]本专利技术提供的水电机组振动信号特征提取方法、装置及电子设备，先通过滑动傅里叶变换的第一时频矩阵和Wigner
‑
Ville分布的第二时频矩阵生成振动信号的联合时频矩阵，兼具处理多分量信号不存在交叉项和具有较好的时频聚集性的双重优点，然后基于联合时频矩阵生成谱峭度图，然后基于谱峭度图提取振动信号的频带带宽、中心频率等频谱特征信息，采用了谱峭度图作为水电机组振动状态监测的参考特征量，对于表面振动信号频率一致但具体振动表现形式不同的机组故障情况，可以提取到的更加细致的频带带宽、中心频率等频谱特征，更为细致的了解振动信号的具体表现形式，提取到的频谱特征能够更加有效的表征机组故障的冲击成分，从而更加准确的辨别机组的故障原因。
附图说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，包括：根据预设采样频率采集水电机组的振动信号；通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵，通过Wigner
‑
Ville分布获取所述振动信号的第二时频矩阵；基于所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵获取所述振动信号的联合时频矩阵；根据所述联合时频矩阵生成谱峭度图；基于所述谱峭度图提取振动信号特征以判断所述水电机组的故障类型。2.如权利要求1所述的水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，所述根据预设的采样频率采集水电机组的振动信号包括：获取振动信号采样频率；根据所述采样频率对水电机组水平方向和垂直方向的振动信号进行采集。3.如权利要求1所述的水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，所述通过滑动傅里叶变换获取所述振动信号的第一时频矩阵包括：选择预设的窗函数，设置所述窗函数的窗长和滑动步长；基于所述窗函数、窗长以及滑动步长对所述振动信号进行持续截取，通过快速傅里叶变换算法获取每次截取的振动信号对应的频谱；基于得到的多个所述频谱获取所述第一时频矩阵。4.如权利要求1所述的水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，所述基于所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵获取所述振动信号的联合时频矩阵包括：根据所述第一时频矩阵和所述第二时频矩阵应用联合模型获取联合时频矩阵，所述联合模型为：SWz(t，f)＝||SDFTz(t，f)||2·
WVDz(t，f)，其中，||SDFTz(t，f)||2表示第一时频矩阵取模的平方，WVDz(t，f)表示第二时频矩阵，SWz(t，f)表示联合时频矩阵。5.如权利要求1所述的水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，所述根据所述联合时频矩阵生成谱峭度图包括：将所述联合时频矩阵划分为预设数量个频带；计算划分的各个所述频带的谱峭度值；将各个频带内的谱峭度值表示在(t，f)平面上，生成谱峭度图，其中，t表示时间，f表示频率。6.如权利要求5所述的水电机组振动信号特征提取方法，其特征在于，所述计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李橙橙，张新华，胡勇胜，万元，潘平衡，胡边，付亮，刘远孝，胡阆，张勋，杨茂盛，姜运，时志能，王佩，曹旺，胡靖远，
申请(专利权)人：五凌电力有限公司五凌电力有限公司东坪水电厂，
类型：发明
国别省市：