基于EEMD-SOBI的水电机组多源信息分离处理

作     者：职保平 秦净净 杨春景 于洋 ZHI Baoping;QIN Jingjing;YANG Chunjing;YU Yang

作者机构：开封市软基工程结构分析评价工程技术研究中心河南开封475004 河南省跨流域区域引调水运行与生态安全工程研究中心河南开封475004 黄河水利职业技术学院河南开封475004 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2023年第42卷第4期

页      面：229-235,294页

核心收录：

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 081503[工学-水工结构工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51709125) 西藏自治区科技计划项目(XZ201901-GB-15) 河南省科技攻关计划(212102310479) 河南省高等学校重点科研项目(22A570005)。 

主　　题：集合经验模态分解-二阶盲辨识(EEMD-SOBI) 水电机组 多源信号 振源识别 

摘      要：水电机组振动观测信号包括相互耦合的水-机-电振源及各类噪声成分,本文提出采用集合经验模态分解-二阶盲辨识(ensemble empirical mode decomposition-second order blind source separation, EEMD-SOBI)的方法对多源观测信号进行识别。对观测信号进行解相关等初步处理后,白化计算各信号二阶统计量,计算观测信号协方差对角矩阵,最终计算振源的最优估计,对振源成分进行识别。仿真计算和模拟计算的结果均表明,仅利用观测信号均可分离出源信息且对噪声不敏感,基本能够识别出源信息,针对某电站实测单信号和多信号分析时,可有效识别出信号源成分,为水电机组的振源识别提供支撑。