摘要：提取出水电机组振动信号中故障特征和微弱征兆信号，可以更好地了解机组的运行状态和故障发展趋势，但由于水电机组多源振动信号的相互混叠，信号呈现出非线性、非平稳性，故障特征信号提取是该领域的一个难题。为此该文提出了一种基于独立分量分析（independentcomponentanalysis，ICA）和经验模态分解（empiricalmodedecomposition，EMD）的特征提取新方法（ICA．EMD）。首先，用ICA将多通道振动信号分离成为统计独立分量；然后，对这些统计独立分量做自相关分析，消除环境噪声的影响；最后，对消噪后的所有统计独立分量统计逐一进行EMD分解，并将各个统计独立分量内蕴的同频本征模态函数进行累加重构，最终提取出能表征机组故障的本征模态函数。仿真信号和实测信号的试验验证表明，与其他方法相比，该方法在提取故障早期信号、微弱信号和突变信号方面更具优越性和有效性，提取结果更能满足实际工程应用需求。

关键词：特征提取 水电机组 故障诊断 

单位：华中科技大学水电与数字化工程学院 湖北省武汉市430074