基于分形與支持向量機(jī)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷研究.pdf_第1頁
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1、近年來,隨著水電站高水頭、大容量的發(fā)展趨勢(shì),要保證水電站機(jī)組及廠房結(jié)構(gòu)安全、穩(wěn)定的運(yùn)行,對(duì)大型水力發(fā)電站的機(jī)組及廠房結(jié)構(gòu)開展原型振動(dòng)試驗(yàn),并對(duì)實(shí)測(cè)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理,利用智能診斷方法進(jìn)行故障診斷,是一項(xiàng)有重大意義的工作。在水電機(jī)組進(jìn)行智能故障識(shí)別中,支持向量機(jī)是基于少樣本情況下,就機(jī)器學(xué)習(xí)問題所建立的一種新的智能故障識(shí)別理論體系。同時(shí),故障特征提取方法也是故障診斷中的重要環(huán)節(jié)。分形方法通過計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的分形維數(shù),可以有效地提取出特征

2、向量,有助于對(duì)水電機(jī)組的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。本文在對(duì)分形和支持向量機(jī)深入了解的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了以下方面的研究:
  首先論述了國內(nèi)外狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題,在研究了傳統(tǒng)信號(hào)分析方法以及故障診斷方法的基礎(chǔ)上,本文提出了將分形與支持向量機(jī)用于水電機(jī)組的故障診斷,解決了提取特征向量的困難和樣本數(shù)較少的問題。
  接下來研究了利用小波包對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪的方法,將分形相關(guān)理論引入到水輪發(fā)電機(jī)組故障模式識(shí)別中,介紹了幾種分形

3、維數(shù)及其測(cè)量方法,選擇了一種與盒維數(shù)類似的網(wǎng)格分形維數(shù)進(jìn)行特征提取,利用維數(shù)相關(guān)性判別法進(jìn)行故障診斷,并在實(shí)例中驗(yàn)證了此方法的有效性。
  然后介紹了支持向量機(jī)的原理及最優(yōu)超平面的構(gòu)造,并對(duì)如何選取核函數(shù)進(jìn)行了論述。對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分形維數(shù)特征提取,將特征向量輸入經(jīng)過遺傳算法和粒子群優(yōu)化后的SVM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行故障診斷。結(jié)果表明,兩種優(yōu)化方法都能夠?qū)C(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行故障診斷,值得進(jìn)一步地研究。
  最后將小波包分形與SV

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