基于小波的灰色预测理论在水电机组故障预测中的应用

【摘要】：基于神经网络“能量―故障”映射关系,提出将小波频带分析与灰色预测理论相结合进行水电机组故障预测。运用小波分解提取各频带能量,应用预测理论建立水电机组故障特征量的预测模型,预测各频率成分能量的变化,重构由预测各频带能量成分组成的特征向量,应用于水电机组故障预测分析。以水轮机主轴摆度信号为例,应用该方法进行了特征信息提取和预测,表明将小波能量提取与灰色预测理论相结合进行振动特征信息的预测比较有效,为故障预测提供了新思路。 【作者单位】： 华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院
【关键词】： 小波变换 小波包 频带分析 水轮机主轴 灰色系统 故障预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(59979007)。~~
【分类号】：TM312
【正文快照】： 1引言水轮机是水电机组的关键部分,其故障以振动为主。由于设备各部件的固有频率不同,因此形成了振动在频域上的分布。由于机组运行状态是变化的,正常和故障情况下振动在频域上的分布及其振动幅度也不同,如果将振动分解到各个频段,则各频带的振动情况不同,振动分布及剧烈程度

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