基于随机共振和多维度排列熵的水电机组振动故障诊断

发布时间：2017-09-14 20:24

  本文关键词：基于随机共振和多维度排列熵的水电机组振动故障诊断

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【摘要】：针对强噪声背景下难以提取水电机组振动故障特征的问题,提出了一种基于随机共振(SR)去噪和多维度排列熵(MPE)提取振动信号特征向量的故障诊断方法。首先,采用随机共振对振动信号进行去噪,增强信号的信噪比;继而利用多维度排列熵提取去噪信号的特征向量,最后将其输入所建立的改进粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)模型,实现故障的识别与诊断。仿真结果表明,该方法具有较高的诊断精度。
【作者单位】： 西安理工大学;甘肃省电力科学研究院;
【关键词】： 随机共振 多维度排列熵 支持向量机 故障诊断 水电机组
【基金】：国家自然科学基金(51279161;51209172)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言随着我国水电事业的蓬勃发展,水力发电的比重以及机组的容量都在不断增大,机组一旦发生事故,不仅影响水电站或水电厂自身的安全,而且也会对电网的稳定运行造成重大影响。在水电机组中,大约80%的故障在振动信号中都有所反映,因此,进行水电机组振动故障诊断的研究尤为重要

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本文编号：852147