汽轮机动静碰磨振动信号去噪方法分析研究

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1、第54卷第6期汽轮机技术Vo1．54No．62012年12月TURBINETECHNOLOGYDec．2012汽轮机动静碰磨振动信号去噪方法分析研究邴汉昆，卢盛阳，丁常富，崔可(1华北电力大学，保定071003；2河北省电力研究院，石家庄050021)摘要：为确保汽轮机组故障诊断特征提取的准确性，由于现场实际振动信号掺有大量不确定噪声信号，针对现场采集的实际振动信号，进行分析去噪研究。采用小波分析、经验模态分解等方法进行分解去噪，并进行去噪对比。最后分析结果显示，基于集合经验模态分解(EEMD)的去噪方法，在对有突变故障的诊断信号自适应分

2、解去噪弥补了经验模态分解和小波分解的缺陷，有较好的效果。关键词：去噪分析；小波变换；EMD；EEMD；信噪比分类号：TK268．1文献标识码：A文章编号：1001—5884(2012)06-0463-04AStudyofTurbineRubbingSignalDe'noisingTechniqueAnalysisBINGHan-kun，LUSheng-yang，DINGChang-fu，CUIKe(1NorthChinaElectricPo~verUniversity；Baoding071003，China；2HebeiElectricP

3、owerResearchInstitute，Shijiazhuang050021，China)Abstract：Toensuretheaccuracyofturbinefaultdiagnosisfeatureextraction，becauseoftheon-sitevibrationsignalsdopedalargenumberofuncertainnoise，thispaper，Analysisandde—noisingtheactualvibrationsignalswithWaveletanalysis，empiricalmo

4、dedecomposition(EMD)andensemblEMD(EEMD)methodstocomparetheeffectofde—noising．Finally。theanalysisshowedSet-basedEEMDde-noisingmethodcouldadaptivedecompositionandde-noisingthevibrationsignalwithmutationsbetter，anditmakeupforthedefoctthatempiricalmodedecompositionandwaveletd

5、ecomposition．Keywords：de·noisinganalysis；wavelettransform；EMD；EEMD；SNR件”时，因异常事件的局部包络与信号固有模式全局包络的0前言混叠，使EMD降噪方法效果不佳。集合经验模态分解(EE．MD)降噪方法针对有突变故障的振动信号，依据正态分布白振动信号分析，是振动故障诊断主要手段。在故障特征噪声在EMD中的统计特性，在信号中添加的白噪声平滑异提取过程中无法区分噪声和信号中的高频成分，是影响特征常事件，使异常事件模式在EMD分解过程中混入到白噪声提取的主要原因。动静碰磨故障中，

6、振动信号的非线性以及模式中，抑制异常事件模式和信号振动固有模式的混叠。所夹杂噪声的非稳定性，传统的Fourier无法实现信号的时域和频域局部化定位故障发生的时间区间，对噪声信号非稳1信号分析方法及消噪原理定性突变也无法辨别。小波分析具有多分辨率、时频局部化功能。在信号突变1．1基于小波分析的降噪方法部分，某些小波分量表现的幅度大，与噪声在高频部分的正通过小波分解，将振动信号分解为一系列的近似分量和好成鲜明对比，因此小波分解能有效地区分信号中的突变部细节分量，由于噪声信号大部分都属于高频成分，并且分散分的高频量，也能明显地表现低频信号中所混

7、杂的噪声高频在大量小波系数上，因次相比分布相对较集中的振动信号而量。但小波去噪效果关键在于小波基的选取，选取最优小波言，其小波系数值肯定较小。因此通过对细节分量进行阀值基是小波去噪的难点。处理，可以在一定程度上去除振动信号中的噪声。然后经过经验模态分解(EMD)是一种非线性信号分析方法，可将小波重构就可以得到小波去噪后的信号]。一个复杂信号分成多个内禀模态函数(IMF)的组合，分解得在小波去噪过程中最重要的是阀值的选取，小波去噪分到的IMF分量更能体现信号的局部特征。自适应性是EMD为以下几个步骤：的主要特点，EMD分解的基函数直接从原始

8、信号中产生，对(1)小波分解。选取合适的小波基和分解层数，对含有不同的信号会产生不同的基函数。基于EMD的自适应信号噪声的振动信号进行小波多尺度正交分解，得到各层的近似消噪将会弥补小波分析中基