基于隨機(jī)共振和多維度排列熵的水電機(jī)組振動故障診斷
本文關(guān)鍵詞:基于隨機(jī)共振和多維度排列熵的水電機(jī)組振動故障診斷
更多相關(guān)文章: 隨機(jī)共振 多維度排列熵 支持向量機(jī) 故障診斷 水電機(jī)組
【摘要】:針對強(qiáng)噪聲背景下難以提取水電機(jī)組振動故障特征的問題,提出了一種基于隨機(jī)共振(SR)去噪和多維度排列熵(MPE)提取振動信號特征向量的故障診斷方法。首先,采用隨機(jī)共振對振動信號進(jìn)行去噪,增強(qiáng)信號的信噪比;繼而利用多維度排列熵提取去噪信號的特征向量,最后將其輸入所建立的改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)模型,實(shí)現(xiàn)故障的識別與診斷。仿真結(jié)果表明,該方法具有較高的診斷精度。
【作者單位】: 西安理工大學(xué);甘肅省電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】: 隨機(jī)共振 多維度排列熵 支持向量機(jī) 故障診斷 水電機(jī)組
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51279161;51209172)
【分類號】:TV734
【正文快照】: 0引言隨著我國水電事業(yè)的蓬勃發(fā)展,水力發(fā)電的比重以及機(jī)組的容量都在不斷增大,機(jī)組一旦發(fā)生事故,不僅影響水電站或水電廠自身的安全,而且也會對電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成重大影響。在水電機(jī)組中,大約80%的故障在振動信號中都有所反映,因此,進(jìn)行水電機(jī)組振動故障診斷的研究尤為重要
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,本文編號:852147
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