本文關(guān)鍵詞：基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水機(jī)故障診斷

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【摘要】：為了準(zhǔn)確判斷水輪機(jī)組的故障,提高水輪機(jī)組診斷的精確性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的機(jī)組振動故障診斷模型.選取水輪發(fā)電機(jī)組不同工況下的軸系正常、軸承油膜渦動、轉(zhuǎn)子部件不平衡、轉(zhuǎn)子不對中等狀態(tài),采集各狀態(tài)下的振動信號.經(jīng)過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到振動信號波各種故障信號的EMD分量,根據(jù)信號波形趨勢圖由EMD系數(shù)提取出波形樣本,再由多重分形譜算法提取波形樣本的特征值alpha(q),f(q),將該特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行分類識別.將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于全部樣本,得到測試正確率為100%.該模型用波形提取信號特征代替了傳統(tǒng)的頻譜特性,并結(jié)合先進(jìn)的多重分形譜進(jìn)行診斷識別,為水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷提供了一種新的思路.應(yīng)用信號采集于水電廠運(yùn)行的水輪機(jī),根據(jù)診斷的結(jié)果對軸系各個部件進(jìn)行局部校正,通過檢測發(fā)現(xiàn)振動和擺度都大大減弱.該方法提高了檢測精度,增強(qiáng)了人機(jī)交互性,具有重要的理論意義和實(shí)用價值.
【作者單位】： 蘭州工業(yè)學(xué)院電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 水輪機(jī)組 故障診斷 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 多重分形譜 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：甘肅省科技計(jì)劃項(xiàng)目(1506RJZA059)
【分類號】：TK730.8
【正文快照】： 薛延剛.基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水機(jī)故障診斷[J].排灌機(jī)械工程學(xué)報,2016,34(5):455-460.XUE Yangang.An investigation into fault diagnosis of hydro-turbine unit based on EMD multi-fractal spectrum[J].Journal of drai-nage and irrigation machinery eng

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本文編號：1010840