水轮机空化声发射信号降噪与混沌图像特征提取
Denoising and chaotic feature extraction of acoustic emission signals of hydraulic turbine cavitation
刘忠 1李显伟 1邹淑云 1王文豪 1周泽华1
作者信息
- 1. 长沙理工大学 能源与动力工程学院,湖南 长沙 410114
- 折叠
摘要
针对水轮机空化声发射信号存在噪声影响信号特征有效提取的问题,本文建立了基于傅里叶分解与多分辨奇异值分解的降噪和混沌特征提取的水轮机空化声发射信号处理方法.采用傅里叶分解算法将水轮机空化声发射信号分解为若干个固有频带函数,计算其相关系数.利用多分辨奇异值分解算法对相关系数较小的固有频带函数进行降噪,再将降噪后的固有频带函数与相关系数较大的固有频带函数进行重构,完成信号降噪.结果表明:将相空间重构得到相轨迹图和Poincaré截面图作为信号特征,本文降噪方法可以更好实现水轮机空化声发射信号降噪;混沌特征图像可以反映空化状态变化规律.
关键词
水轮机/空化/声发射/傅里叶分解/多分辨奇异值分解/相空间重构/混沌特征Key words
hydraulic turbine/cavitation/acoustic emission/Fourier decomposition method/multiresolution singu-lar value decomposition/phase space reconstruction/chaotic characteristic引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(52079011)
湖南省研究生科研创新项目(CX20220927)
湖南省自然科学基金(2023JJ30032)
出版年
2023
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