基于高斯混合模型的汽轮机振动故障诊断

• 作者: 梁平 罗绵辉
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 高斯混合模型(GMM) 汽轮机故障诊断 小波包分析 EM算法
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 回路与设备
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TK268
• 语种: 中文

摘要

采用高斯混合模型(GMM)与小波包分析相结合的方法,对汽轮机振动故障进行了诊断研究.首先对振动故障信号进行小波包分解,去除干扰信号,提取包含故障特征信息的频段作为故障特征矢量.以此特征矢量建立GMM,并用建立的模型识别各种故障.利用在Bently实验台上测得的实验数据进行建模及故障识别.计算结果中,当模数M=12时,GMM识别故障的正确率约80%～90%,表明GMM结合小波包分析进行汽轮机振动故障诊断的方法能取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁平	华南理工大学电力学院	66	731	16.0	24.0
2	罗绵辉	华南理工大学电力学院	2	8	2.0	2.0