基于EMD多尺度特征熵的水轮机尾水管涡带信息提取

水电机组故障诊断的关键是从状态信号中提取故障特征,因此采用经验模态分解和指标能量相结合的方法,进行水轮机尾水管动态特征信息提取。首先,对信号进行经验模态分解,然后,根据得到的本征模式分量函数计算指标能量,最后,建立基于指标能量的多尺度特征熵,并以此熵值作为故障模式识别的特征向量。以原型水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法准确性高,并具有良好的水轮机特征向量提取能力,适合分析复杂而特殊的水轮机动态特征信息。