本文關(guān)鍵詞：基于OVMD與SVR的水電機組振動趨勢預測

  更多相關(guān)文章： 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) 振動趨勢預測

【摘要】：為更好地預測水電機組振動趨勢,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)的水電機組振動趨勢預測模型。首先基于中心頻率觀察法與殘差指標最小化準則確定OVMD的分解參數(shù),采用OVMD將非平穩(wěn)振動序列分解為一系列模態(tài)函數(shù),并對各模態(tài)函數(shù)分別進行相空間重構(gòu),構(gòu)建狀態(tài)矩陣,進而得到SVR回歸預測模型的輸入、輸出,再采用交叉驗證的網(wǎng)格搜索策略優(yōu)化各SVR模型的參數(shù),并分別進行回歸預測,最后對所有SVR預測結(jié)果進行求和,得到原始振動趨勢的預測值。研究對某大型混流式水電機組的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測試驗,并進行對比分析,結(jié)果表明該模型可有效預測水電機組振動趨勢。
【作者單位】： 華中科技大學水電與數(shù)字化工程學院;
【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) 振動趨勢預測
【基金】：國家自然科學基金(51579107;51079057;51239004)
【分類號】：TV734
【正文快照】： 水電機組作為電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻的關(guān)鍵設備,其在運行過程中受水力、機械和電磁等因素的耦合影響,且工況轉(zhuǎn)換頻繁,導致其動態(tài)響應極其復雜,難以準確捕捉其響應規(guī)律。隨著運行時間的累積,機組及其輔助子設備均會出現(xiàn)不同程度的劣化,且隨著劣化程度的加深,設備的性能會逐漸下降,甚至失

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本文編號：967179