一種基于改進(jìn)emd分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，涉及水輪機(jī)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)故障特征提取及狀態(tài)評(píng)價(jià)。利用改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法、指標(biāo)能量及多尺度特征熵理論提取水輪機(jī)尾水管多測(cè)點(diǎn)壓力脈動(dòng)信號(hào)特征，建立一種綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，用一個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)尾水管壓力脈動(dòng)程度。通過(guò)基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解區(qū)間閥值的降噪法去除尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)中的背景噪聲干擾，然后經(jīng)EMD分解出表示不同時(shí)間尺度的本征模態(tài)函數(shù)IMF，利用相關(guān)系數(shù)理論提取有效分量，選擇指標(biāo)能量（IER）作為特征參數(shù)對(duì)有效分量進(jìn)行特征提取，并基于多尺度特征熵值理論，建立壓力脈動(dòng)能量變化到系統(tǒng)狀態(tài)混亂程度的映射關(guān)系，從一種新的角度綜合評(píng)價(jià)尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)。
【專利說(shuō)明】
一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及信號(hào)處理與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及水輪機(jī)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào) 處理和其振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，具體為一種基于改進(jìn)EMD分解方法的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 水電機(jī)組是一種復(fù)雜而特殊的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，隨著其裝機(jī)容量不斷增大，機(jī)組設(shè)備更 加復(fù)雜。當(dāng)運(yùn)行工況偏離最優(yōu)區(qū)域時(shí)，轉(zhuǎn)輪葉片出口流速在圓周方向上的分量較大，分量進(jìn) 入尾水管后，會(huì)在尾水管內(nèi)形成比較明顯的環(huán)量，隨后發(fā)育成一個(gè)在尾水管內(nèi)旋轉(zhuǎn)的真空 渦帶。偏心渦帶會(huì)引起水輪機(jī)過(guò)流通道中水力不穩(wěn)定，出現(xiàn)壓力脈動(dòng)，情況嚴(yán)重時(shí)將導(dǎo)致機(jī) 組振動(dòng)和出力擺動(dòng)，造成機(jī)組構(gòu)件破壞，威脅機(jī)組的安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。水輪機(jī)尾水管壓力 脈動(dòng)是衡量機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性的重要指標(biāo)，從采集來(lái)的信號(hào)中提取出表征水輪機(jī)尾水管渦帶 狀態(tài)的故障信息，可以更好地了解機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)和故障發(fā)展趨勢(shì)，完成對(duì)水電機(jī)組尾水 管渦帶的狀態(tài)評(píng)價(jià)及故障診斷。
[0003] 在進(jìn)行信號(hào)采集時(shí)，由于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和設(shè)備的干擾不可避免地引入各種噪聲，尾水 管壓力脈動(dòng)信號(hào)淹沒(méi)于背景噪聲中，獲取的信號(hào)不能真實(shí)反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，并且水電機(jī) 組多源振動(dòng)信號(hào)相互混疊，信號(hào)呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)性，多種故障因素之間相互影響和 制約，致使機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)內(nèi)蘊(yùn)含著相互混疊的故障特征信息;這些因素增加了特征信 號(hào)的復(fù)雜度和不確定性，增加了水電機(jī)組特征提取的難度。
[0004] 針對(duì)水電機(jī)組強(qiáng)噪聲背景下故障初期的微弱信號(hào)檢測(cè)，混沌振子在微弱信號(hào)檢測(cè) 方面具有高靈敏度，然而在強(qiáng)背景噪聲干擾下，混沌相空間遭到破壞后難以檢測(cè)出微弱特 征信號(hào);獨(dú)立分量分析在分離信號(hào)方面不受背景噪聲的影響，適合微弱故障特征信號(hào)的提 取，具有很好的應(yīng)用前景，傳統(tǒng)的獨(dú)立分量分析特征提取法要求觀測(cè)通道的個(gè)數(shù)大于等于 振動(dòng)源信號(hào)的個(gè)數(shù)，在實(shí)際工程中，振動(dòng)觀測(cè)信號(hào)很難滿足獨(dú)立分量分析的這一假設(shè)條件； 針對(duì)水電機(jī)組多源振動(dòng)信號(hào)的相互混疊，信號(hào)的非線性和時(shí)變特征，傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法 是基于經(jīng)典傅里葉變換，反映全局信息，時(shí)頻分析法是根據(jù)信號(hào)的局部信息，細(xì)化局部特 征，已經(jīng)逐步發(fā)展為信號(hào)處理及征兆獲取的最主要方法。主要的幾種時(shí)頻分析方法中短時(shí) 傅里葉變換、wignerville和小波變換都是基于經(jīng)典傅里葉變換，短時(shí)傅里葉變換的結(jié)果取 決于所取得窗函數(shù)效果，wignervi lie是雙線性變換，有交叉干擾問(wèn)題，小波變換效果也是 取決于預(yù)先選取的小波基，固定的小波基會(huì)造成能量泄露，產(chǎn)生虛假分量，對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào) 的處理具有局限性;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)是一種新型的時(shí) 頻分析法，不需要預(yù)先選取基函數(shù)，具有自適應(yīng)地濾波特性和多分辨率特性，在很多非線性 研究領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但在分解過(guò)程中常會(huì)出現(xiàn)虛假分量，影響信號(hào)特征分析的準(zhǔn)確 性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)上述水輪機(jī)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)強(qiáng)背景噪聲干擾問(wèn)題和壓力脈動(dòng)信號(hào)的非 線性和時(shí)變特征，本發(fā)明提出一種新的水輪機(jī)尾水管壓力脈動(dòng)多尺度狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，即基 于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和指標(biāo)能量特征下的多尺度特征熵理論的尾水管壓力脈動(dòng)評(píng)價(jià)方法。 這種方法對(duì)水輪機(jī)尾水管多個(gè)測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行如下處理:首先應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 閥值法，從現(xiàn)場(chǎng)采集的含噪聲信號(hào)中提取出尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)真實(shí)信息，降噪后重構(gòu)信 號(hào)，通過(guò)￡]\?分解為本征模態(tài)函數(shù)，本征模態(tài)函數(shù)（1]11：1'；[118；[0]\1〇(16?1111〇1：；[011，1]\0 ：7)代表不同 頻帶的信號(hào)分量，降低了原信號(hào)的復(fù)雜性，提供了簡(jiǎn)便的信號(hào)分析形式，利用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則 剔除IMF分量中的虛假IMF分量，將表征故障特征的微弱信號(hào)分量提取出來(lái);選擇指標(biāo)能量 (IER)作為能量特征參數(shù)對(duì)各故障目標(biāo)進(jìn)行特征提取，計(jì)算各個(gè)有效IMF分量的指標(biāo)能量， 每一個(gè)頂F建立的指標(biāo)能量代表了該分量信號(hào)所含有的特征信息，而整個(gè)信號(hào)的指標(biāo)能量 則代表了該信號(hào)在多個(gè)特征尺度下所包含的全部信息，在整個(gè)信號(hào)的指標(biāo)能量基礎(chǔ)上建立 多尺度特征熵，最終將由多測(cè)點(diǎn)信號(hào)分析得到的多尺度特征熵作為尾水管狀態(tài)評(píng)價(jià)的特征 向量，通過(guò)多尺度特征熵值的變化來(lái)評(píng)價(jià)其狀態(tài)。
[0006] 本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：
[0007] 一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1、采用包含多個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的信號(hào)采集系統(tǒng)，以獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的 全部信息；
[0009] 步驟2、對(duì)獲取到的每個(gè)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解區(qū)間閥值降噪方法進(jìn) 行降噪處理，將真實(shí)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)從現(xiàn)場(chǎng)采集的含噪聲信號(hào)中提取出來(lái)，降噪后 的重構(gòu)信號(hào)通過(guò)EMD方法自適應(yīng)地分解為不同頻帶的IMF分量；
[0010] 步驟3、對(duì)IMF分量中可能出現(xiàn)的偽分量，利用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則判斷各個(gè)IMF分量與原 信號(hào)之間的散度，根據(jù)預(yù)設(shè)的相關(guān)系數(shù)閥值，剔除分量中相關(guān)系數(shù)小于預(yù)設(shè)閥值的虛假IMF 分量，提取具有顯著特征的有效頂F分量；
[0011] 步驟4、計(jì)算各個(gè)有效IMF分量的指標(biāo)能量和特征熵值，疊加各個(gè)分量的特征熵值， 建立基于整個(gè)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征熵；
[0012] 步驟5、綜合尾水管壓力脈動(dòng)各個(gè)測(cè)點(diǎn)的多尺度特征熵值，將其作為尾水管系統(tǒng)穩(wěn) 定性指標(biāo)，完成尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的綜合評(píng)價(jià)。
[0013] 所述步驟1中，多個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的位置，分別位于尾水管進(jìn)口、進(jìn)人門、肘管和尾水 管出口，以全面獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)信息。
[0014] 所述步驟2中，
[0015]首先，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)每個(gè)測(cè)點(diǎn)的采集信號(hào)3^(〇利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD分解為多個(gè)頂F分 量，具體步驟如下：
[0016] a)、先找到復(fù)合信號(hào)71(〖)波形圖中局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，采用三次樣條插值 將所有局部極大值點(diǎn)連接起來(lái)，得到上包絡(luò)曲線Ui(t)，所有局部極小值點(diǎn)連接起來(lái)得到下 包絡(luò)曲線h(t)，至此信號(hào)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被包絡(luò)在這兩條包絡(luò)線之間；
[0017] b)、平均上下包絡(luò)曲線求得均值曲線nu(t)，原信號(hào)數(shù)據(jù)與平均包絡(luò)曲線相減得到 一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列yn(t);
[0018] c)、檢測(cè)yu(t)是否滿足分量的兩個(gè)條件:一是一段數(shù)據(jù)序列，極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)數(shù) 目必須相等或至多相差一點(diǎn)，二是信號(hào)局部零均值;若不滿足，則將yu(t)作為原始信號(hào)，重 復(fù)上述a)、b)步驟，直到y(tǒng)η (t)滿足分量條件；
[0019] d)、記IMFifyiKthlMFu為信號(hào)yi(t)的第一個(gè)分量，將MFiAyi⑴中分離出 去，得到差值信號(hào)m(t)，當(dāng)m(t)不滿足預(yù)設(shè)的停止準(zhǔn)則時(shí)，將m(t)作為新的原始信號(hào)， 重復(fù)上述a)、b)、c)步驟，得到第2個(gè)分量niFl2;重復(fù)下去，直到達(dá)到停止條件，如公式（1)所 示：
[0021 ] e)、由此，信號(hào)yi⑴被分解為η個(gè)IMFij分量和一個(gè)殘余分量rin⑴即如公式2所不：
[0023] 所述的停止準(zhǔn)則滿足兩個(gè)條件：1)殘余分量比預(yù)期更小；2)殘余分量變成單調(diào)函 數(shù)；
[0024] 再根據(jù)每個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)分解成的多個(gè)分量niFu與原信號(hào)71(〇之間的相關(guān)系數(shù)確 定需要處理的含噪聲信號(hào)分量;根據(jù)相關(guān)資料本發(fā)明將相關(guān)系數(shù)臨界值取為0.8,分量相關(guān) 系數(shù)大于〇. 8時(shí)，該分量對(duì)原信號(hào)特征具有更大的代表性，因此需要進(jìn)一步對(duì)該分量進(jìn)行降 噪處理，去除該分量中噪聲的影響；
[0026 ]受噪聲干擾信號(hào)分量消噪后的分量表達(dá)形式為：
[0028]式中，Ti為降噪閥值，< 為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)時(shí)間， 為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)極值大小，^所表示時(shí)間為第i個(gè)測(cè) 點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)相鄰近兩個(gè)零點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)極值大于該分量 降噪閥值時(shí)，該極值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形保持不變，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)小于等于該分量閥值 時(shí)，該極值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形取值為〇;
[0030]式中P為離散采樣點(diǎn)數(shù)，為噪聲信號(hào)的波動(dòng)估計(jì)值，依據(jù)信號(hào)分量的中位數(shù)確 定，計(jì)算公式為：
[0032]其中median代表求中位數(shù)，因此，降噪后的壓力脈動(dòng)信號(hào)表達(dá)式為：
[0034]式中：ri(t)為第i個(gè)壓力脈動(dòng)通道信號(hào)降噪后殘余分量，
last表示大于一個(gè)常數(shù)的相關(guān)系數(shù)中最大的一個(gè)m值，通常此 常數(shù)取值為〇.8，P(m)代表相關(guān)系數(shù)計(jì)算。
[0035] 所述步驟3中，
[0036]首先，將降噪后重構(gòu)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)T;(〇重新經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為η個(gè)本征模 態(tài)函數(shù)頂F和剩余分量的和；
[0038]利用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行偽分量的識(shí)別和排除，相關(guān)系數(shù)r定義如下：
[0040]式中x、y分別代表進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算的信號(hào)分量和降噪后的重構(gòu)信號(hào)。
[0041 ]相關(guān)系數(shù)反映的是IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)程度；當(dāng)相關(guān)程度為正時(shí)表不變量正 相關(guān);當(dāng)相關(guān)程度為負(fù)時(shí)表示變量負(fù)相關(guān);相關(guān)系數(shù)接近于〇時(shí)，表示變量不相關(guān);相關(guān)程度 絕對(duì)值接近于1時(shí)，表明兩變量具有極高的相關(guān)性。
[0042]所述步驟4的具體過(guò)程為：
[0043] 根據(jù)各個(gè)IMF分量與重構(gòu)信號(hào).的相關(guān)系數(shù)排除虛假分量后，篩選得到代表不 同頻率尺度的有效IMF分量；
[0044] 式（10)中，IEaMFij(t))和職冗⑴）分別為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)第j個(gè)頂F分量及其重構(gòu) 信號(hào)的能量參數(shù)，IER^為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)頂F分量的指標(biāo)能量，重構(gòu)信號(hào)總能量為IERtotn s為計(jì)算的指標(biāo)能量總個(gè)數(shù)；
[0047] IMF分量指標(biāo)能量歸一化處理后，根據(jù)熵值計(jì)算公式，求得IMF分量特征熵值 /-/ (7^；) =7^；為歸一化后的指標(biāo)能量，即。
[0048] H{IER,,) = -ΙΜ^ log(/￡7?") (12 )
[0049] 因此，基于多測(cè)點(diǎn)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征熵表示為：
[0051]式中，m為尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)中信號(hào)測(cè)點(diǎn)，Sl為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)的有效IMF分 量數(shù)。
[0052] 本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，具有以下優(yōu) 占.
[0053] 1、基于區(qū)間閥值的降噪方法處理后的壓力脈動(dòng)信號(hào)，結(jié)合傳統(tǒng)降噪方法中軟閥值 和硬閥值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，一定程度上克服了兩者的缺點(diǎn)，濾除噪聲信號(hào)的同時(shí)保留了原有信 號(hào)的細(xì)節(jié)特征；
[0054] 2、水電機(jī)組運(yùn)行過(guò)程尤其是過(guò)渡工況，尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)是復(fù)雜的非平穩(wěn)隨機(jī) 信號(hào)，EMD克服了傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的局限性，自適應(yīng)地將信號(hào)分解為代表不 同頻帶的IMF分量；
[0055] 3、EMD分解中固有的模態(tài)混疊問(wèn)題，產(chǎn)生影響故障診斷的虛假分量，本發(fā)明提出利 用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則，剔除虛假分量，提高了尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性；
[0056] 4、綜合多測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)狀態(tài)信息，建立基于多測(cè)點(diǎn)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征 熵，實(shí)現(xiàn)利用一個(gè)熵值參數(shù)完成尾水管壓力脈動(dòng)的綜合評(píng)價(jià);指標(biāo)能量計(jì)算簡(jiǎn)便，熵值對(duì)狀 態(tài)變化規(guī)律反映敏感；因此，將多尺度特征熵值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)為高效的尾水管壓力脈動(dòng)狀 態(tài)評(píng)價(jià)奠定了基礎(chǔ)。
【附圖說(shuō)明】
[0057] 圖1為本發(fā)明中尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)確立流程圖；
[0058]圖2為尾水管壓力脈動(dòng)數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)示意圖；
[0059]圖3為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0060]下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0061]本發(fā)明技術(shù)流程如附圖1所示，具體技術(shù)方案采取以下步驟：
[0062] 1)首先設(shè)計(jì)了包含多個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的信號(hào)采集系統(tǒng)，獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的 監(jiān)測(cè)信號(hào)；
[0063] 2)對(duì)每個(gè)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解區(qū)間閥值降噪方法(EMD-corlD)進(jìn) 行降噪處理，將真實(shí)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)從現(xiàn)場(chǎng)采集的含噪聲信號(hào)中提取出來(lái)，降噪后 的重構(gòu)信號(hào)通過(guò)EMD方法自適應(yīng)地分解為不同頻帶的IMF分量；
[0064] 3)對(duì)IMF分量中可能出現(xiàn)的偽分量，利用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則判斷各個(gè)IMF分量與原信號(hào) 之間的散度，根據(jù)預(yù)設(shè)的相關(guān)系數(shù)閥值，剔除分量中相關(guān)系數(shù)小于預(yù)設(shè)閥值的虛假IMF分 量，提取具有顯著特征的有效頂F分量；
[0065] 4)計(jì)算各個(gè)測(cè)點(diǎn)有效IMF分量的指標(biāo)能量和特征熵值，疊加各個(gè)測(cè)點(diǎn)各個(gè)分量的 特征熵值，建立基于整個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)指標(biāo)能量的特征熵；
[0066] 5)最終，綜合尾水管壓力脈動(dòng)各個(gè)測(cè)點(diǎn)的多尺度特征熵值，將其作為尾水管系統(tǒng) 穩(wěn)定性指標(biāo)，完成尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的綜合評(píng)價(jià)。
[0067] 步驟1)中，首先，為了全面獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)信息，設(shè)計(jì)如附圖2所示多個(gè) 壓力脈動(dòng)測(cè)點(diǎn)位置，分別位于尾水管進(jìn)口、進(jìn)人門、肘管和尾水管出口。
[0068] 步驟2)中，首先對(duì)現(xiàn)場(chǎng)每個(gè)測(cè)點(diǎn)的采集信號(hào)yi(t)都利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)分解 為多個(gè)IMF分量。EMD分解流程圖如附圖3所示，具體步驟如下：
[0069] a)先找到復(fù)合信號(hào)71(〇波形圖中局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，采用三次樣條插值 將所有局部極大值點(diǎn)連接起來(lái)，得到上包絡(luò)曲線Ui(t)，所有局部極小值點(diǎn)連接起來(lái)得到下 包絡(luò)曲線h(t)，至此信號(hào)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被包絡(luò)在這兩條包絡(luò)線之間；
[0070] b)平均上下包絡(luò)曲線求得均值曲線nu(t)，原信號(hào)數(shù)據(jù)與平均包絡(luò)曲線相減得到 一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列yn(t);
[0071] c)檢測(cè)yu(t)是否滿足分量的兩個(gè)條件:一是一段數(shù)據(jù)序列，極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)數(shù)目 必須相等或至多相差一點(diǎn)，二是信號(hào)局部零均值。若不滿足，則將yu(t)作為原始信號(hào)，重復(fù) 上述a)、b)操作，直到y(tǒng)n (t)滿足分量條件；
[0072] d)記頂FuUhynUhMFu為信號(hào)yi(t)的第一個(gè)分量，將頂Fu從yi(t)中分離出 去，得到差值信號(hào)m(t)，當(dāng)m(t)不滿足預(yù)設(shè)的停止準(zhǔn)則時(shí)，將m(t)作為新的原始信號(hào)， 重復(fù)上述a)、b)、c)操作，得到第2個(gè)分量niF l2;重復(fù)下去，直到達(dá)到停止條件，如公式（1)所 示：
[0074] e)由此，信號(hào)yi⑴被分解為η個(gè)IMFij分量和一個(gè)殘余分量rin⑴即如公式2所不：
[0076] 停止準(zhǔn)則應(yīng)該滿足兩個(gè)條件:1)殘余分量比預(yù)期更小;2)殘余分量變成單調(diào)函數(shù)。
[0077] 再根據(jù)每個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)分解成的多個(gè)分量niFu與原信號(hào)71(〇之間的相關(guān)系數(shù)確 定需要處理的含噪聲信號(hào)分量，根據(jù)相關(guān)資料本發(fā)明將相關(guān)系數(shù)臨界值取為0.8,分量相關(guān) 系數(shù)大于〇. 8時(shí)，該分量對(duì)原信號(hào)特征具有更大的代表性，因此需要進(jìn)一步對(duì)該分量進(jìn)行降 噪處理，去除該分量中噪聲的影響。
[0079]受噪聲干擾信號(hào)分量消噪后的分量表達(dá)形式為：
[0081 ]式中，Τ ρ為降噪閥值，?|為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)時(shí)間， 為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)極值大小，Zf所表示時(shí)間為第i個(gè)測(cè) 點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)相鄰近兩個(gè)零點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)極值大于該分量 降噪閥值時(shí)，該極值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形保持不變，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)小于等于該分量閥值 時(shí)，該極值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形取值為〇。
[0083]式中p為離散采樣點(diǎn)數(shù)，〇1為噪聲信號(hào)的波動(dòng)估計(jì)值，依據(jù)信號(hào)分量的中位數(shù)確 定，計(jì)算公式為：
[0085]其中median代表求中位數(shù)，因此，降噪后的壓力脈動(dòng)信號(hào)表達(dá)式為：

[0087]式中：ri(t)為第i個(gè)壓力脈動(dòng)通道信號(hào)降噪后殘余分量， ，last表示大于某常數(shù)的相關(guān)系數(shù)中最大的一個(gè)m值，通常此常 數(shù)取值為〇.8，P(m)代表相關(guān)系數(shù)計(jì)算。
[0088]步驟3)中，首先將降噪后重構(gòu)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)i⑴重新經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為η 個(gè)本征模態(tài)函數(shù)頂F和剩余分量的和。
[0090]經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解根據(jù)復(fù)合信號(hào)自身特性自適應(yīng)分解信號(hào)的同時(shí)，常伴隨分量中出現(xiàn) 虛假分量的問(wèn)題，為了避免偽分量對(duì)信號(hào)分析造成的影響，本發(fā)明利用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行偽 分量的識(shí)別和排除，相關(guān)系數(shù)定義如下：
[0092]式中x、y分別代表進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算的信號(hào)分量和降噪后的重構(gòu)信號(hào)。
[0093]相關(guān)系數(shù)反映的是IMF分量與原信號(hào)的相關(guān)程度。當(dāng)相關(guān)程度為正時(shí)表不變量正 相關(guān)，當(dāng)相關(guān)程度為負(fù)時(shí)表示變量負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)接近于〇時(shí)，表示變量不相關(guān)。相關(guān)程度 絕對(duì)值接近于1時(shí)，表明兩變量具有極高的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值與相關(guān)程度之間的關(guān)系 如表1。
[0094] 表1 | r |取值與相關(guān)性關(guān)系表
[0095]
[0096] 相關(guān)度大小根據(jù)| r |值劃分為五檔，最低檔相關(guān)度極低;極低的相關(guān)性代表此時(shí)分 量與原信號(hào)之間趨近于無(wú)相關(guān)性，因此，本發(fā)明將劃分相關(guān)度為最低檔的I r |值作為判別虛 假分量的閥值，如表1所示，該閥值為〇 . 19;當(dāng)相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值低于0.19時(shí)判定該分量為虛 假分量，應(yīng)當(dāng)去除。
[0097] 步驟4)中：根據(jù)各個(gè)MF分量與重構(gòu)信號(hào);的相關(guān)系數(shù)排除虛假分量后，篩選得 到代表不同頻率尺度的有效IMF分量，式（10)中IE(IMFij(t))和//:(^⑴)分別為第i個(gè)測(cè)點(diǎn) 信號(hào)第j個(gè)頂F分量及其重構(gòu)信號(hào)的能量參數(shù)，p為采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)，N為采樣點(diǎn)數(shù)，IER^為第i個(gè) 測(cè)點(diǎn)第j個(gè)MF分量的指標(biāo)能量，重構(gòu)信號(hào)總能量為IERtot，如公式（11)所示，s為計(jì)算的指 標(biāo)能量總個(gè)數(shù)。
[0100]式10中，P的含義是采樣點(diǎn)數(shù)，變量是t是代表連續(xù)的信號(hào)，變量是P時(shí)代表離散的 采樣點(diǎn)處的數(shù)值；
[0101] IMF分量指標(biāo)能量歸一化處理后，根據(jù)熵值計(jì)算公式，求得IMF分量特征熵值 //(/￡7^.):/五為歸一化后的指標(biāo)能量，即/五'.=/五％ ,//五協(xié)〇心。
[0102] /-/ {7er^. ) = -Τε?ζ\〇g{iER^.) (12)
[0103]因此基于多測(cè)點(diǎn)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征熵可表示為：
[0105] 式中，m為尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)中信號(hào)測(cè)點(diǎn)數(shù)，Sl為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)的有效IMF 分量數(shù)。
[0106] 采用本發(fā)明的技術(shù)方案，具有以下有益效果：
[0107] 1、水電機(jī)組在運(yùn)行中，由于機(jī)組振動(dòng)受到水力、機(jī)械和電磁因素的影響，各個(gè)因素 相互耦合，故尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)是復(fù)雜的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解根據(jù)信號(hào)特征 能夠自適應(yīng)地完成不同頻率特征的信號(hào)分量的提取。
[0108] 2、現(xiàn)場(chǎng)采集信號(hào)，由于受到運(yùn)行背景噪聲、測(cè)量、傳輸過(guò)程多種因素干擾，獲取的 信號(hào)不能真實(shí)反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，傳統(tǒng)降噪方法中的軟閥值函數(shù)和硬閥值函數(shù)難以同時(shí)滿 足降低噪聲與保留有用信號(hào)細(xì)節(jié)特征的要求。本發(fā)明采用改進(jìn)閥值函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解區(qū) 間閥值降噪，結(jié)合了兩種閥值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，一定程度上克服了兩者的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組尾 水管壓力脈動(dòng)信號(hào)中表征故障的有用信息從背景噪聲中提取出來(lái)，滿足實(shí)際工程需要；
[0109] 3、針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過(guò)程中多種頻率成分相互混疊造成信號(hào)分量中出現(xiàn)干擾故 障診斷的偽分量信息，采用相關(guān)系數(shù)理論進(jìn)行處理，相關(guān)系數(shù)越小表明該分量與信號(hào)的關(guān) 系越遠(yuǎn)，判斷其為虛假分量予以剔除，排除虛假分量信號(hào)對(duì)尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)評(píng)價(jià)的干 擾，提高尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。
[0110] 4、通過(guò)多個(gè)測(cè)點(diǎn)全面監(jiān)測(cè)尾水管壓力脈動(dòng)情況，將每個(gè)測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)信號(hào)特點(diǎn) 自適應(yīng)地分解為不同尺度下的多個(gè)IMF分量，計(jì)算各個(gè)有效IMF分量的指標(biāo)能量，考慮到分 量增加對(duì)診斷效率的影響，建立多尺度特征熵，形成故障特征向量評(píng)價(jià)尾水管振動(dòng)狀態(tài)。
[0111] 5、基于尾水管多測(cè)點(diǎn)壓力脈動(dòng)信號(hào)能量特征的多尺度特征熵充分反映了尾水管 壓力脈動(dòng)狀態(tài)，同時(shí)指標(biāo)能量計(jì)算簡(jiǎn)便，熵值對(duì)狀態(tài)變化規(guī)律反映敏感，因此，將基于指標(biāo) 能量的特征熵值作為故障模式識(shí)別的特征向量，為高效的尾水管狀態(tài)評(píng)價(jià)提供了基礎(chǔ)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于：包括w下步 驟： 步驟1、采用包含多個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的信號(hào)采集系統(tǒng)，W獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的全部 信息； 步驟2、對(duì)獲取到的每個(gè)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解區(qū)間閥值降噪方法進(jìn)行降 噪處理，將真實(shí)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)從現(xiàn)場(chǎng)采集的含噪聲信號(hào)中提取出來(lái)，降噪后的重 構(gòu)信號(hào)通過(guò)EMD方法自適應(yīng)地分解為不同頻帶的IMF分量； 步驟3、對(duì)IMF分量中可能出現(xiàn)的偽分量，利用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則判斷各個(gè)IMF分量與原信號(hào) 之間的散度，根據(jù)預(yù)設(shè)的相關(guān)系數(shù)閥值，剔除分量中相關(guān)系數(shù)小于預(yù)設(shè)閥值的虛假IMF分 量，提取具有顯著特征的有效IMF分量； 步驟4、計(jì)算各個(gè)有效IMF分量的指標(biāo)能量和特征賭值，疊加各個(gè)分量的特征賭值，建立 基于整個(gè)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征賭； 步驟5、綜合尾水管壓力脈動(dòng)各個(gè)測(cè)點(diǎn)的多尺度特征賭值，將其作為尾水管系統(tǒng)穩(wěn)定性 指標(biāo)，完成尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)的綜合評(píng)價(jià)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，其特 征在于： 所述步驟1中，多個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的位置，分別位于尾水管進(jìn)口、進(jìn)人口、肘管和尾水管出 口，W全面獲取尾水管壓力脈動(dòng)狀態(tài)信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，其特 征在于:所述步驟2中， 首先，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)每個(gè)測(cè)點(diǎn)的采集信號(hào)yi(t)利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD分解為多個(gè)IMF分量，具 體步驟如下： a) 、先找到復(fù)合信號(hào)yi(t)波形圖中局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，采用Ξ次樣條插值將所 有局部極大值點(diǎn)連接起來(lái)，得到上包絡(luò)曲線Ui(t)，所有局部極小值點(diǎn)連接起來(lái)得到下包絡(luò) 曲線li(t)，至此信號(hào)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被包絡(luò)在運(yùn)兩條包絡(luò)線之間； b) 、平均上下包絡(luò)曲線求得均值曲線mi(t)，原信號(hào)數(shù)據(jù)與平均包絡(luò)曲線相減得到一個(gè) 新的數(shù)據(jù)序列yii(t); C)、檢測(cè)yii(t)是否滿足分量的兩個(gè)條件:一是一段數(shù)據(jù)序列，極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)數(shù)目必 須相等或至多相差一點(diǎn)，二是信號(hào)局部零均值;若不滿足，則將yii(t)作為原始信號(hào)，重復(fù)上 述a)、b)步驟，直到y(tǒng) 11 (t)滿足分量條件； d) 、記IMFii = yii (t)，IMFii為信號(hào)yi (t)的第一個(gè)分量，將IMFii從yi (t)中分離出去，得到 差值信號(hào)m(t)，當(dāng)rii(t)不滿足預(yù)設(shè)的停止準(zhǔn)則時(shí)，將m(t)作為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述 a)、b)、c)步驟，得到第2個(gè)分量IMFi2;重復(fù)下去，直到達(dá)到停止條件，如公式(1)所示：(1) e) 、由此，信號(hào)yi(t)被分解為η個(gè)IMFij分量和一個(gè)殘余分量rin(t)即如公式2所示：(2) 所述的停止準(zhǔn)則滿足兩個(gè)條件：1)殘余分量比預(yù)期更小;2)殘余分量變成單調(diào)函數(shù)； 再根據(jù)每個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)分解成的多個(gè)分量加。^與原信號(hào)yi(t)之間的相關(guān)系數(shù)0。確定需 要處理的含噪聲信號(hào)分量；式中，Τι為降噪閥值，《為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)時(shí)間，/M?；.00為 第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分量的第k個(gè)極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)極值大小，Z卽片表示時(shí)間為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)分 量的第k個(gè)極值點(diǎn)相鄰近兩個(gè)零點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)極值大于該分量降噪閥值 時(shí)，該極值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形保持不變，當(dāng)?shù)趉個(gè)極值點(diǎn)小于等于該分量閥值時(shí)，該極 值點(diǎn)兩個(gè)臨近零點(diǎn)間波形取值為0;(5) 式中P為離散采樣點(diǎn)數(shù)，〇1為噪聲信號(hào)的波動(dòng)估計(jì)值，依據(jù)信號(hào)分量的中位數(shù)確定，計(jì)算 公式為：其中median代表求中位數(shù)，因此，降噪后的壓力脈動(dòng)信號(hào)表達(dá)式為：式中：ri(t)為第i個(gè)壓力脈動(dòng)通道信號(hào)降噪后殘余分量last表示大于一個(gè)常數(shù)的相關(guān)系數(shù)中最大的一個(gè)m值，P(m)代表相關(guān)系數(shù)計(jì)算。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，其特 征在于:所述步驟3中， 首先，將降噪后重構(gòu)的尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)重新經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為η個(gè)本征模態(tài)函 數(shù)IMF和剩余分量的和；(8) 利用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行偽分量的識(shí)別和排除，相關(guān)系數(shù)r定義如下：(9； 式中x、y分別代表進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算的信號(hào)分量和降噪后的重構(gòu)信號(hào)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于改進(jìn)EMD分解的尾水管壓力脈動(dòng)綜合評(píng)價(jià)方法，其特 征在于： 所述步驟4的具體過(guò)程為： 根據(jù)各個(gè)IMF分量與重構(gòu)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)排除虛假分量后，篩選得到代表不同頻 率尺度的有效IMF分量； 式（10)中，IE(IMFij(t))和/化。0)分別為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)第j個(gè)IMF分量及其重構(gòu)信號(hào) 的能量參數(shù)，1邸。為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)第j個(gè)IMF分量的指標(biāo)能量，重構(gòu)信號(hào)總能量為IERtoti，s為 計(jì)算的指標(biāo)能量總個(gè)數(shù)；IMF分量指標(biāo)能量歸一化處理后，根據(jù)賭值計(jì)算公式，求得IMF分量特征賭值//(): ^；為歸一化后的指標(biāo)能量，即^ 馬/ S(12) 因此，基于多測(cè)點(diǎn)尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)指標(biāo)能量的多尺度特征賭表示為：(13； 式中，m為尾水管壓力脈動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)中信號(hào)測(cè)點(diǎn)，Si為第i個(gè)測(cè)點(diǎn)的有效IMF分量數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK106096242SQ201610388659
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月1日 公開(kāi)號(hào)201610388659.8, CN 106096242 A, CN 106096242A, CN 201610388659, CN-A-106096242, CN106096242 A, CN106096242A, CN201610388659, CN201610388659.8
【發(fā)明人】陳啟卷, 吳榮輝, 王衛(wèi)玉, 鈄錦周, 彭碩群, 彭峻, 郭智俊, 唐磊, 洪禮聰
【申請(qǐng)人】浙江浙能北海水力發(fā)電有限公司, 武漢大學(xué)