本文關(guān)鍵詞： 隨機(jī)共振 EMD 支持向量機(jī) 故障診斷 水力發(fā)電機(jī)組　出處：《水利學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)實(shí)際水力發(fā)電機(jī)組故障診斷中微弱信號(hào)難以檢測(cè)引起故障診斷準(zhǔn)確率低的難題,提出了一種基于隨機(jī)共振(stochastic resonance,SR)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微弱信號(hào)檢測(cè)方法。首先,采用隨機(jī)共振對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,提高信號(hào)的信噪比;繼而對(duì)隨機(jī)共振的雙穩(wěn)輸出信號(hào)進(jìn)行EMD分解,并采用能量法進(jìn)行故障特征向量的提取,最后將其作為基于遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)(GA-SVM)故障診斷模型的輸入,實(shí)現(xiàn)故障模式的識(shí)別與診斷。仿真結(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別機(jī)組的異常情況,具有較高的故障診斷精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy caused by the difficulty of weak signal detection in fault diagnosis of practical hydroelectric generating units, a new fault diagnosis method based on stochastic resonance (SRM) stochastic resonance is proposed. SR) and empirical Mode decomposition (EMD) for weak signal detection. The signal to noise ratio of the vibration signal is improved by using the stochastic resonance to reduce the noise. Then the bistable output signal of stochastic resonance is decomposed by EMD and the fault eigenvector is extracted by energy method. Finally, it is used as the input of the GA-SVM fault diagnosis model based on genetic algorithm to realize the fault pattern recognition and diagnosis. The simulation results show that. This method can accurately identify the abnormal condition of the unit and has high fault diagnosis accuracy.
【作者單位】： 西安理工大學(xué);國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院;甘肅省電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279161) 陜西水利科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015slkj-04)
【分類號(hào)】：TV738
【正文快照】： 1研究背景水力發(fā)電機(jī)組一般工作在高溫、高壓和高轉(zhuǎn)速等比較惡劣的環(huán)境條件下,較容易發(fā)生各種故障,嚴(yán)重影響了水電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行[1-2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),水力發(fā)電機(jī)組80%以上的故障和事故與振動(dòng)緊密相關(guān),然而水力發(fā)電機(jī)組發(fā)生故障時(shí)引起的振動(dòng)故障原因與征兆之間存在不確定性、非線

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本文編號(hào)：1460823