| 基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究 |
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| 引用本文： | 王海军,许 松,陆建宏,任保瑞.基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究[J].水资源与水工程学报,2020,31(6):168-173. |
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| 作者姓名： | 王海军 许 松 陆建宏 任保瑞 |
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| 作者单位： | （1.天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室， 天津 300350； 2.天津大学 建筑工程学院，天津 300350； 3.雅砻江流域水电开发有限公司二滩水力发电厂， 四川 攀枝花 617000） |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2016YFC0401901）；天津市自然科学基金项目(18JCYBJC22300) |
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| 摘 要： | 针对水电站厂房结构振动安全监测问题，结合智能学习算法，提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法，为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路。首先采用AVMD方法将振动信号分解为多阶IMF分量；然后对各阶IMF分量分别建立KELM预测模型，模型参数采用BSA优化算法选取；最后通过信号重构得到结构预测振动时程曲线。将该方法应用于某实际水电站工程，以机组和水压脉动原型观测信号作为输入，以水电站厂房结构振动信号作为输出，建立了预测模型，预测信号与测试信号对比结果表明：测点预测结果决定系数均大于0.8，振动幅值均方根误差均小于0.3 μm、平均绝对误差均小于0.2 μm，证明该方法预测精度较高，预测效果良好。
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| 关 键 词： | 水电站厂房 振动预测 自适应模态分解 核极限学习机 鸟群算法 |
Structural vibration prediction of hydropower plant buildings based on AVMD and BSA-KELM |
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| WANG Haijun,XU Song,LU Jianhong,REN Baorui.Structural vibration prediction of hydropower plant buildings based on AVMD and BSA-KELM[J].Journal of water resources and water engineering,2020,31(6):168-173. |
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| Authors: | WANG Haijun XU Song LU Jianhong REN Baorui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hydropower plant building vibration prediction adapative variational mode decomposition(AVMD) kernel extreme learning machine(KELM) bird swarm algorithm(BSA) |
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