基于支持向量机的水电机组轴系运行故障诊断及预测研究

• 作者: 周叶 唐澍 夏伟 潘罗平
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 轴系 故障诊断 支持向量机 小波包分解
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TK312
• 字数: 3760字
• 语种: 中文

摘要

为实现水电机组轴系运行常见故障的快速实时诊断,提出了一种基于支持向量机的故障诊断及预测方法.该方法应用支持向量机分类的基本原理,提取机组振动信号的频谱能量作为学习样本,通过训练建立基于水电机组轴系运行常见故障的分类模型,进行故障类型识别.同时,结合状态监测系统的实时采集数据,应用时间加权因子和支持向量机回归模型,实现特征数据的实时预测.经实验分析验证,该诊断方法具有较高的准确性,其回归预测方法有效可行,能满足实时故障诊断的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘罗平	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	65	616	15.0	22.0
2	唐澍	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	23	403	10.0	20.0
3	夏伟	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	7	13	2.0	3.0
4	周叶	中国水利水电科学研究院水力机电研究所	27	206	8.0	14.0