Page 124 - 2023年第54卷第11期

借助图像识别工具很容易发生误判；整体而言，Ｎｏｒ状态和 Ｉｍｂ状态的图像也具有较高的相似性，难
以区分。
３．４ ＥＨＳＤＰ图像转化 按照 ３．３节所述方法对实验数据进行处理，可以得到数据批量生成的 ＳＤＰ图
像，但存在运行时间长、一张图像上无法比较水电机组多种状态的问题，本节按 ２．３节提出的方法，
对采集到的振动信号增强层次分解后再进行 ＳＤＰ图像转化，每 ２０４８个采集点生成一张 ＳＤＰ图像样本，
ＳＤＰ与 ＥＨＳＤＰ两种方式生成图像耗时分别为 １５９４．４８ｓ和 １２５１．３７ｓ，改进后生成图像的时间减少了
２７．４２％。

表 ２ 不同机组状态的 ＳＤＰ图像
数据组 Ｎｏｒ Ｒｕｂ Ｉｍｂ Ｍｉｓ

第 １组

第 ２组

第 ３组

增强层次分析后 ＳＤＰ图像的每瓣花瓣都表示一种机组状态，由于采集到的信号包含四种不同状
态（ Ｎｏｒ、Ｒｕｂ、Ｉｍｂ、Ｍｉｓ），为了让每种状态均匀分布在极坐标的 ［０，２ π ］ 之间，将参数 θ 取为 ９０°，
其它参数选取为 ζ ＝ ２０°，ｔ ＝ ７，生成 ４００张 ＳＤＰ图像，随机选取 ４张增强层次 ＳＤＰ转化结果如图 ８
所示。

图 ８ 随机选取的 ＥＨＳＤＰ图像
通过分析图像可知，Ｎｏｒ状态所有点的分布区域最大；不同组数据和图像的 Ｒｕｂ故障形状差别较
大；Ｉｍｂ故障的极坐标点分布较为集中，所生成的花瓣占区域面积最小，易于区分；Ｍｉｓ故障的图像

— １ ３ ６ —
８