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摘要:
针对传统方法难以精确检测水轮发电机组的非平稳振动信号以及现有振动故障诊断方法精度低等问题,本文首先引入排列熵算法对其进行检测与分析,进而引入多维度排列熵算法,以实现对非平稳振动信号的特征提取,构造故障样本数据,并将其作为基于遗传算法的支持向量机诊断模型的输入,从而完成故障的诊断与识别。仿真实例表明,排列熵能够有效检测非平稳振动信号的突变,多维度排列熵与支持向量机相结合的故障诊断方法可有效识别机组的异常情况,具有较高的诊断精度。
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文献信息
篇名 水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 水轮发电机组 非平稳 多维度排列熵 支持向量机 故障诊断
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 173-179
页数 7页 分类号 TV734.1
字数 3462字 语种 中文
DOI 10.13243/j.cnki.slxb.20150515
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾嵘 101 1600 21.0 37.0
2 董开松 21 125 6.0 10.0
3 党建 10 52 4.0 7.0
4 何洋洋 2 39 2.0 2.0
5 谢永涛 3 33 3.0 3.0
传播情况
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水轮发电机组
非平稳
多维度排列熵
支持向量机
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