基于ICEEMDAN-SE-TFPF的水电机组振动信号降噪方法

作者：李中梁; 曹超凡; 蒋双云; 于庆; 王萌竹; 卢娜

来源：水电与抽水蓄能, 2023, 9(05): 5-16.

• 水电机组
• 振动信号降噪
• 自适应噪声完备集成经验模态分解
• 样本熵
• 时频峰值滤波

针对水电机组振动信号中的背景噪声过大影响信号质量，进而降低故障识别准确率的问题，提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN）、样本熵（Samp En,SE）及时频峰值滤波（Time-Frequency Peak Filtering,TFPF）重构的水电机组振动信号降噪方法。首先采用ICEEMDAN对水电机组振动信号进行分解得到若干本征模态分量（Intrinsic Mode Functions,IMFs）；然后利用SE筛选主要IMF分量，并采用TFPF方法进行信号滤波重构，降低信号噪声；最后将重构后的信号输入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行故障诊断，验证降噪方法的有效性；利用某电站3号机组数据进行实验，结果表明本文方法能够有效降低噪声对真实信号的影响，准确识别不同故障类型，提高诊断精度，具有一定应用价值。

• 单位
  郑州大学