基于WPD-tSNE-SVM方法的电站机组主轴故障诊断分析

为提高电站机组主轴故障诊断效率，设计一种WPD-tSNE-SVM组合模型，采用小波包混合特征与支持向量机(SVM)对电站机组轴承开展故障诊断。研究结果表明：采用t分布式邻域嵌入方法降维数据呈现规律分布特征，说明小波包混合特征提取方法能够满足有效性。非线性SVM多故障分类器能够满足小波包混合特征的精确故障分析，各分类器都可以实现小波包混合特征集的高效分类，以径向基核函数设置的非线性SVM诊断方式达到了更高的准确率，从而为之后的维护保养过程提供参考价值，促进维护效率的进一步提升，有效保障电站机组主轴处于稳定运行状态。根据该方法诊断主轴轴承运行故障，为后续维护保养提供指导意义，获得更高的维护效率，确保电站机组主轴运行稳定性。