基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断

【摘要】：水电机组振动故障成因与故障征兆之间呈复杂的非线性关系,传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法,如支持向量机、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有研究基础上,引进相关向量机(relevance vector machine,RVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法,该文所提方法在学习过程中参数设置简单,在输出结果时给出了分类的可靠性,适合实际工程应用。同时,该方法在决策过程中,能够根据训练数据分布情况,自动选取决策结构,进一步提高诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振动故障诊断实例,取得良好效果,验证了算法的有效性。 【作者单位】： 南京工业大学自动化与电气工程学院;国电环境保护研究院;
【关键词】： 相关向量机 水电机组 振动 故障诊断 多分类 决策导向图
【基金】：国家自然科学基金项目(51205185,61273171) 2012年度江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人项目 湖南省高校重点实验室开放基金(2013NGQ004) 江苏省高校自然科学基金项目(13KJB510013)~~
【分类号】：TP18;TM312
【正文快照】： 0引言水电机组80%以上的故障或事故都在振动信号中有所反映,异常的振动也是设备损坏的重要原因之一,因此通过对水电机组的振动信号进行分析,实现故障诊断具有重要意义[1-2]。水电机组的振动与一般动力机械的振动有所不同,其在运行过程中受工作介质(水流)、机械和电气三者影响,

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