本文關(guān)鍵詞：基于OVMD與SVR的水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測

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【摘要】：為更好地預(yù)測水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì),研究提出了一種基于最優(yōu)變分模態(tài)分解(OVMD)與支持向量回歸(SVR)的水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測模型。首先基于中心頻率觀察法與殘差指標(biāo)最小化準(zhǔn)則確定OVMD的分解參數(shù),采用OVMD將非平穩(wěn)振動(dòng)序列分解為一系列模態(tài)函數(shù),并對(duì)各模態(tài)函數(shù)分別進(jìn)行相空間重構(gòu),構(gòu)建狀態(tài)矩陣,進(jìn)而得到SVR回歸預(yù)測模型的輸入、輸出,再采用交叉驗(yàn)證的網(wǎng)格搜索策略優(yōu)化各SVR模型的參數(shù),并分別進(jìn)行回歸預(yù)測,最后對(duì)所有SVR預(yù)測結(jié)果進(jìn)行求和,得到原始振動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測值。研究對(duì)某大型混流式水電機(jī)組的振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測試驗(yàn),并進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明該模型可有效預(yù)測水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)。
【作者單位】： 華中科技大學(xué)水電與數(shù)字化工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 最優(yōu)變分模態(tài)分解 相空間重構(gòu) 支持向量回歸 非平穩(wěn) 振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51579107;51079057;51239004)
【分類號(hào)】：TV734
【正文快照】： 水電機(jī)組作為電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻的關(guān)鍵設(shè)備,其在運(yùn)行過程中受水力、機(jī)械和電磁等因素的耦合影響,且工況轉(zhuǎn)換頻繁,導(dǎo)致其動(dòng)態(tài)響應(yīng)極其復(fù)雜,難以準(zhǔn)確捕捉其響應(yīng)規(guī)律。隨著運(yùn)行時(shí)間的累積,機(jī)組及其輔助子設(shè)備均會(huì)出現(xiàn)不同程度的劣化,且隨著劣化程度的加深,設(shè)備的性能會(huì)逐漸下降,甚至失

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本文編號(hào)：967179