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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        基于改進(jìn)EMD與關(guān)聯(lián)維數的水輪機空化聲發(fā)射信號特征提取
        
						
        劉忠; 袁翔; 鄒淑云; 周云貴; 陳瑩  長(cháng)沙理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院; 長(cháng)沙410114; 清潔能源與智能電網(wǎng)湖南省2011協(xié)同創(chuàng  )新中心; 長(cháng)沙410114; 中國水利水電科學(xué)研究院; 北京100038
        

					
        
					
        摘要：為研究水輪機空化狀態(tài)下聲發(fā)射信號的特征及其演變規律,提出了基于改進(jìn)經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)與關(guān)聯(lián)維數的水輪機空化聲發(fā)射信號特征提取方法。采用鏡像延拓與可變余弦窗函數相結合的方法對傳統EMD進(jìn)行改進(jìn)。將改進(jìn)EMD方法應用于混流式水輪機模型空化狀態(tài)下的聲發(fā)射信號分析中,分別采用自相關(guān)法和假近鄰法計算聲發(fā)射信號各階固有模態(tài)函數(Intrinsic Mode Function, IMF)分量的時(shí)間延遲參數和最佳嵌入維數,采用G-P算法提取各階IMF的關(guān)聯(lián)維數,分析關(guān)聯(lián)維數隨水輪機空化系數的變化關(guān)系。結果表明:隨著(zhù)空化狀態(tài)從無(wú)空化、初生空化到臨界空化,聲發(fā)射信號的各階IMF關(guān)聯(lián)維數逐漸增大,直接反映了水輪機空化從無(wú)到有,從弱到強,水流流態(tài)更加復雜和紊亂的過(guò)程。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系動(dòng)力工程學(xué)報雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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