基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究

提出一种基于小波变换与SVD相结合的方法用于提取水电机组振动故障特征。运用小波变换对已去噪处理的水电机组振动信号进行变换,变换得到信号各分支的小波分解系数,对各分支系数进行差值单支重构后,组成SVD的输入矩阵,提取奇异值得到特征向量。应用概率神经网络对提取的奇异值特征量进行效果分类。通过水电站机组实测数据验证表明该特征提取方法操作简单稳定,具有较高区分度与较好识别率,可以为水电机组状态故障诊断提供有效依据。