本文關(guān)鍵詞：水輪發(fā)電機(jī)組非平穩(wěn)振動信號的檢測與故障診斷

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【摘要】：針對傳統(tǒng)方法難以精確檢測水輪發(fā)電機(jī)組的非平穩(wěn)振動信號以及現(xiàn)有振動故障診斷方法精度低等問題,本文首先引入排列熵算法對其進(jìn)行檢測與分析,進(jìn)而引入多維度排列熵算法,以實(shí)現(xiàn)對非平穩(wěn)振動信號的特征提取,構(gòu)造故障樣本數(shù)據(jù),并將其作為基于遺傳算法的支持向量機(jī)診斷模型的輸入,從而完成故障的診斷與識別。仿真實(shí)例表明,排列熵能夠有效檢測非平穩(wěn)振動信號的突變,多維度排列熵與支持向量機(jī)相結(jié)合的故障診斷方法可有效識別機(jī)組的異常情況,具有較高的診斷精度。
【作者單位】： 西安理工大學(xué);甘肅省電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 水輪發(fā)電機(jī)組 非平穩(wěn) 多維度排列熵 支持向量機(jī) 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279161)
【分類號】：TV734
【正文快照】： 在水輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行過程中,由于各個機(jī)械部件之間的撞擊、摩擦以及轉(zhuǎn)動部件轉(zhuǎn)速的突變等,常會引起非平穩(wěn)、非線性振動[1],因此從水輪發(fā)電機(jī)組中采集到的振動信號也常常具有非平穩(wěn)性、非線性特征,所以傳統(tǒng)的一些信號處理方法已不再適合水輪發(fā)電機(jī)組振動信號的分析。為此,本文

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