陈 列，陈豪杰，许云峰，陈泽阳

（1.浙江华电乌溪江水力发电有限公司，浙江省衢州市 324000；2.北京华科同安监控技术有限公司，北京市 100043）

0 引言

水电机组作为慢速旋转机械，运行时状态信号比较复杂，其受到水力、机械、电气多种因素的综合影响，当有故障发生时，如何判断其异常数据是否由噪声或干扰带来，以及如何将特征信号从整个机械耦合系统中分离，一直是其数据监测和数据分析的难点。

倒频谱分析技术作为现代故障处理技术中分析振动信号较为有效的方法，目前在滚动轴承、化工机械等方面应用较多[1，2]，例如在海洋石油生产动设备状态在线监测中，利用倒频谱技术分离平台振动与海浪冲击、平台塑性变形等干扰信号[3]；在采用光纤振动传感器的安防系统中[4]，利用倒频谱方法获取不同振动信号的特征参量，以避免下雨产生振动的报警误报；相比起小波分析对非平稳信号的分析优势，倒频谱技术在声源信号分析、振动源识别和故障诊断中，受到越来越多的重视。

本文针对水电机组监测数据的特点，在水电领域引入倒频谱分析方法，利用其在多成分边频信号频谱分析中的优势，将机组稳定性信号的边频带谱线转换为更易于观察的单谱，实现水电机组振动和摆度信号的特征分离，为数据分析和故障诊断提供基础。本文首先介绍了倒频谱的两种定义和信号分离方法，然后设计了倒频谱的算法实现过程，最后以水电机组某故障特征数据为例，对其进行倒频谱分析。……