一种基于ICEEMDAN-STFT声纹图谱的水轮机组状态评估系统及方法与流程

本发明属于数字处理，具体涉及一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统及方法。

背景技术：

1、水轮机组长期运行于高湿、强振和复杂水力扰动环境，其运行声信号具有非平稳、非线性和背景噪声强等特点。叶片损伤、连接螺栓松动及轴承故障在早期产生的冲击或调制成分较弱，容易被水流噪声、转轴基频及结构共振成分掩盖，导致仅依靠常规时域指标难以及时识别。

2、现有经验模态分解及集合经验模态分解方法在处理强噪声信号时容易出现模态混叠或残余噪声，直接进行时频变换又可能使微弱故障能量分布不清晰。因此，需要一种能够对原始声信号进行自适应分解、有效模态筛选和高分辨率时频映射，并能够与典型工况声纹进行匹配的状态评估系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统及方法，以降低复杂背景噪声和模态混叠对微弱故障特征提取的影响，并实现水轮机组运行状态识别和故障预警。

2、为实现上述目的，本发明技术方案为：一种基于声纹图谱的水轮机组状态评估系统，包括水轮机组、声学传感器、信号调理电路、数据采集单元、核心处理单元、典型工况声纹数据库、状态评估单元和故障预警终端；

3、所述声学传感器设置于所述水轮机组的监测位置，用于采集所述水轮机组运行时产生的原始声信号；

4、所述信号调理电路与所述声学传感器连接，用于对所述原始声信号进行抗混叠滤波、放大和阻抗匹配；所述数据采集单元与所述信号调理电路连接，用于将调理后的模拟声信号转换为数字声信号；

5、所述核心处理单元与所述数据采集单元连接，用于对所述数字声信号进行噪声分离、有效模态筛选、信号重构及声纹特征矩阵生成；所述典型工况声纹数据库用于存储水轮机组不同运行工况对应的标准声纹特征；

6、所述状态评估单元分别与所述核心处理单元和典型工况声纹数据库连接，用于将实时声纹特征矩阵与标准声纹特征进行匹配并识别运行状态；所述故障预警终端与所述状态评估单元连接，用于在识别结果异常时输出故障位置、故障类型和预警信息。

7、优选的，声学传感器为宽频带声学传感器；所述信号调理电路包括抗混叠滤波电路、放大电路和阻抗匹配电路；所述数据采集单元的采样频率不低于待识别最高故障特征频率的二倍。

8、优选的，所述核心处理单元包括信号去噪预处理子单元和声纹图谱生成子单元；所述信号去噪预处理子单元采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解算法得到多个固有模态分量，并依据各固有模态分量与原始声信号的相关系数及方差贡献率筛选有效模态分量；所述声纹图谱生成子单元采用短时傅里叶变换将重构信号转换为包含时间、频率和能量信息的声纹特征矩阵。

9、优选的，所述典型工况声纹数据库至少包含正常工况、叶片损伤工况、螺栓松动工况和轴承故障工况的标准声纹特征；所述状态评估单元根据实时声纹特征与标准声纹特征的匹配结果确定运行状态。

10、利用所述系统进行水轮机组状态评估的方法，包括以下步骤：

11、步骤s1，通过声学传感器采集水轮机组的原始声信号，并通过信号调理电路和数据采集单元得到数字声信号；

12、步骤s2，依次执行原始声信号输入步骤、分解参数初始化步骤、添加自适应白噪声步骤、计算残差与固有模态分量步骤、分解终止判断步骤、计算相关系数与方差贡献率步骤、筛选有效模态分量步骤及叠加重构步骤，得到降噪后的重构信号；

13、步骤s3，依次执行重构信号输入步骤、分帧与加窗步骤、短时傅里叶变换步骤、声纹功率谱密度计算步骤和声纹特征矩阵生成步骤，得到实时声纹特征矩阵；

14、步骤s4，调用典型工况声纹数据库，执行特征匹配与关联分析步骤及运行状态识别步骤；

15、步骤s5，执行异常判断步骤，当识别结果正常时执行正常状态记录步骤，当识别结果异常时执行故障定位与预警步骤。

16、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

17、（1）通过逐阶添加自适应白噪声并计算残差与固有模态分量，能够减轻传统经验模态分解中的模态混叠；结合相关系数和方差贡献率筛选有效模态，可在保留主要故障成分的同时抑制环境噪声和趋势项。

18、（2）通过分帧、加窗和短时傅里叶变换，将一维重构声信号转换为包含时间、频率和能量信息的声纹特征矩阵，有利于呈现叶片损伤、螺栓松动和轴承故障在不同频段的能量分布。

19、（3）通过实时声纹特征与典型工况声纹数据库的匹配，可形成从信号采集、噪声分离、声纹生成到状态评估和故障预警的完整处理链路，便于水轮机组远程监测和状态检修。

1.一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统，其特征在于，包括水轮机组（101）、声学传感器（102）、信号调理电路（103）、数据采集单元（104）、核心处理单元（105）、典型工况声纹数据库（106）、状态评估单元（107）和故障预警终端（108）；

2.根据权利要求1所述的一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统，其特征在于，所述声学传感器（102）为宽频带声学传感器；所述信号调理电路（103）包括抗混叠滤波电路、放大电路和阻抗匹配电路；所述数据采集单元（104）的采样频率不低于待识别最高故障特征频率的二倍。

3.根据权利要求1所述的一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统，其特征在于，所述核心处理单元（105）包括信号去噪预处理子单元和声纹图谱生成子单元；所述信号去噪预处理子单元采用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解算法得到多个固有模态分量，并依据各固有模态分量与原始声信号的相关系数及方差贡献率筛选有效模态分量；所述声纹图谱生成子单元采用短时傅里叶变换将重构信号转换为包含时间、频率和能量信息的声纹特征矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统，其特征在于，所述典型工况声纹数据库（106）至少包含正常工况、叶片损伤工况、螺栓松动工况和轴承故障工况的标准声纹特征；所述状态评估单元（107）根据实时声纹特征与标准声纹特征的匹配结果确定运行状态。

5.一种利用权利要求1至4任一项所述的基于iceemdan-stft声纹图谱的水轮机组状态评估系统进行水轮机组状态评估的方法，其特征在于，包括以下步骤：