【摘要】：針對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性和特殊性,提出一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的奇異譜熵和自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)相結(jié)合的故障診斷方法。首先采用EEMD對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到本征模態(tài)函數(shù)(IMF);隨后進(jìn)行奇異譜分解,得到反映振動(dòng)信號(hào)的動(dòng)態(tài)特征向量——奇異譜熵;最后將得到的特征向量輸入經(jīng)過訓(xùn)練的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行故障自動(dòng)識(shí)別。結(jié)果表明:該方法可以準(zhǔn)確地提取機(jī)組故障特征,具有更高的識(shí)別精度和更快的計(jì)算速度。
[Abstract]:In view of the non-stationarity and particularity of the vibration signals of hydroelectric generating units, a fault diagnosis method based on the singular spectral entropy and the self-organizing feature mapping network (SOM) based on the set empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. Firstly, the vibration signal is decomposed by EEMD, then the eigenmode function (IMF); is decomposed by singular spectrum, and the dynamic eigenvector-singular spectral entropy is obtained. Finally, the obtained eigenvector is input to the trained SOM neural network for automatic fault identification. The results show that this method can accurately extract the fault features of the unit and has higher recognition accuracy and faster calculation speed.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51209172)
【分類號(hào)】：TV738

【參考文獻(xiàn)】

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8 蘇立;南海鵬;余向陽;吳羅長(zhǎng);王瑾;;基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與Wigner-Ville分布的水輪機(jī)振動(dòng)特征信號(hào)的分析研究[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2012年02期

9 羅興，

本文編號(hào)：2231012