基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

• 作者: 彭文季 罗兴锜 逯鹏 郭鹏程
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 振动 故障诊断 支持向量机 信息融合
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 86-92
• 页数: 7页
• 分类号: TK312
• 字数: 2327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.23.017

摘要

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断.采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的.以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验.研究结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗兴锜	西安理工大学水利水电学院	154	2176	24.0	38.0
2	郭鹏程	西安理工大学水利水电学院	89	1032	18.0	29.0
3	彭文季	西安理工大学水利水电学院	11	395	9.0	11.0
4	逯鹏	西安理工大学水利水电学院	12	217	8.0	12.0