基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断 |
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引用本文: | 朱文鑫,王淑青.基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断[J].水电能源科学,2024(4):173-177. |
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作者姓名: | 朱文鑫 王淑青 |
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作者单位: | 湖北工业大学电气与电子工程学院 |
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摘 要: | 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。
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关 键 词: | 水电机组振动信号 故障诊断 跳蛛优化算法 变分模态分解 多尺度波动散布熵 |
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