【摘要】：提出了一種改進(jìn)粒子濾波和小波包分析相結(jié)合的汽輪機(jī)振動故障診斷方法。針對傳統(tǒng)粒子濾波的樣本退化問題,在重采樣階段提出了一種權(quán)值排序和優(yōu)勝劣汰的改進(jìn)粒子濾波算法。采用小波包分析的方法進(jìn)行特征提取,利用SVM得到故障診斷結(jié)果。由結(jié)果可知,降噪信號的故障識別率明顯高于原始信號的故障識別率。無論哪種信號,采用小波包分析提取特征向量進(jìn)行故障診斷的識別率要高于采用FFT分析得到特征向量進(jìn)行故障診斷的識別率,證明了本文提出方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:An improved particle filter and wavelet packet analysis method for turbine vibration fault diagnosis is proposed. In order to solve the problem of sample degradation of traditional particle filter, an improved particle filter algorithm for weight sorting and survival of the fittest is proposed in the resampling stage. The wavelet packet analysis method is used for feature extraction, and the fault diagnosis results are obtained by SVM. The results show that the fault recognition rate of noise reduction signal is obviously higher than that of original signal. No matter what kind of signal, the recognition rate of fault diagnosis by extracting feature vector by wavelet packet analysis is higher than that by using feature vector obtained by FFT analysis, which proves the superiority of the method proposed in this paper.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;上海電力學(xué)院自動化工程學(xué)院;上海發(fā)電過程智能管控工程技術(shù)研究中心;
【基金】：上海市"科技創(chuàng)新行動計劃"高新技術(shù)領(lǐng)域科研項目(15111106800) 上海市發(fā)電過程智能管控工程技術(shù)研究中心項目(14DZ2251100) 上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室開放課題(13DZ2273800)
【分類號】：TM621

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本文編號：2508902