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摘要
混流式水轮机尾水管涡带引起的低频压力脉动现象严重影响水电机组运行的稳定，目前急需对机组运行时的涡带状态进行实时分析。尾水管振动包含丰富的机组运行信息，通过处理振动信号可以有效提取其中的低频压力脉动成分。考虑到振动为非平稳时变性信号，频率成分多，低频特征提取难度大，涡带分析需兼顾时域与频域，因此引入基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)的希尔伯特-黄(HHT)变换对振动信号进行信号分解与时频转换。研究从尾水管振动信号中分解出了分布在1 Hz～300 Hz频率内的4～8种频率成分，通过其中低频压力脉动信号的时频特征，对尾水管涡带进行分析。结果表明，该方法可以准确判断混流式水轮机运行过程中的尾水管涡带情况，在涡带识别领域具有适用性与时效性。
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单位建筑工程学院; 西北农林科技大学
