基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断

【摘要】：针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪,提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化,提取关系型征兆;然后将这2种特征组合,形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明,该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征,在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院
【关键词】： 水电机组 故障诊断 复合特征 小波分析 RBFNN
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50579022) 国家自然科学基金重点项目(50539140)~~
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言由于水力、机械、电气等诸多因素的相互耦合作用,水轮发电机组的运行稳定性状态通常会表现为振动和水压脉动的异常或超标。从这些状态信号中合理、有效地提取出特征参数,对于判别设备性能降级、查找故障原因乃至制定检修措施至关重要。但是在传统的分析和诊断方法中,还

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