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文檔簡介
1、針對旋轉(zhuǎn)機械振動監(jiān)測和故障診斷面臨的噪聲干擾和多信號混雜問題,本文將獨立分量分析法(Independent Component Analysis,簡稱ICA)應(yīng)用到汽輪發(fā)電機組信號分離上,該方法可將傳感器所測的混合信號分離成相互獨立的單個源信號,實現(xiàn)對故障源的準確識別,提高故障診斷精度。
文章首先指出傳感器所獲得的信號實質(zhì)上是現(xiàn)場多個源信號的混合疊加,而一般的信號處理技術(shù)是直接面對這樣的混合信號,沒有也無法針對單個的故障信
2、號源,而ICA則可在對源信號及其混合方式均未知的情況下實現(xiàn)各獨立信號的盲分離。
在學(xué)習(xí)和掌握ICA的數(shù)學(xué)理論和算法的基礎(chǔ)之上,文章對多源信號、微信號及模擬沖擊信號分別進行混合-分離的仿真實驗,成功驗證了ICA法分離混合信號的有效性。
深入學(xué)習(xí)汽輪發(fā)電機組動靜碰磨故障的原因、機理、故障特征及現(xiàn)場診斷方法,并對軸振和瓦振信號的測取做了比較,分析認為渦流傳感器測取的軸振信號能提供更豐富的碰磨信號。
文
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