本文關鍵詞： 隨機共振 EMD 支持向量機 故障診斷 水力發(fā)電機組　出處：《水利學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對實際水力發(fā)電機組故障診斷中微弱信號難以檢測引起故障診斷準確率低的難題,提出了一種基于隨機共振(stochastic resonance,SR)和經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微弱信號檢測方法。首先,采用隨機共振對振動信號進行降噪處理,提高信號的信噪比;繼而對隨機共振的雙穩(wěn)輸出信號進行EMD分解,并采用能量法進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(GA-SVM)故障診斷模型的輸入,實現(xiàn)故障模式的識別與診斷。仿真結果表明,該方法能夠準確識別機組的異常情況,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;國網(wǎng)電力科學研究院;甘肅省電力科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51279161) 陜西水利科技計劃項目(2015slkj-04)
【分類號】：TV738
【正文快照】： 1研究背景水力發(fā)電機組一般工作在高溫、高壓和高轉速等比較惡劣的環(huán)境條件下,較容易發(fā)生各種故障,嚴重影響了水電站的安全穩(wěn)定運行[1-2]。據(jù)統(tǒng)計,水力發(fā)電機組80%以上的故障和事故與振動緊密相關,然而水力發(fā)電機組發(fā)生故障時引起的振動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：1460823