基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断

• 作者: 刘忠 周建中 张勇传 邹敏
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 故障诊断 复合特征 小波分析 RBFNN
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: TM312|TV737
• 字数: 3441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2007.11.019

摘要

针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法.首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪,提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化,提取关系型征兆;然后将这2种特征组合,形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度.工程应用结果表明,该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征,在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
2	张勇传	华中科技大学水电与数字化工程学院	167	3916	34.0	56.0
3	刘忠	华中科技大学水电与数字化工程学院	18	202	9.0	14.0
4	邹敏	华中科技大学水电与数字化工程学院	12	110	6.0	10.0