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题名水力发电站智能巡检机械设备缺陷自动识别方法
被引量:2
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作者
田云
赵娅
叶波
蒋勤伟
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机构
国家电投集团贵州金元遵义水电开发有限公司
国家电投集团贵州金元股份有限公司
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出处
《自动化与仪表》
2023年第12期70-73,84,共5页
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文摘
为了快速识别水力发电站的智能巡检机械设备的缺陷,提高水电站的安全性,提出水力发电站智能巡检机械设备缺陷自动识别方法。利用非下采样小波变换方法对智能巡检机械设备产生的信号展开去噪处理,采用EMD方法分解机械设备信号并对其展开自适应分析,提取信号特征值,在多维高斯贝叶斯原理的基础上,根据信号特征判断机械设备的状态,实现智能巡检机械设备的缺陷检测。实验结果表明,所提方法在去噪过程中的均方误差始终未超过0.97 dB2,缺陷识别时间低于3 s,ROC曲线面积大,缺陷识别信号的幅值与实际信号波动基本一致,具有良好的缺陷识别能力。
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关键词
水力发电站
智能巡检机械设备
设备缺陷识别
小波变换
EMD方法
多维高斯贝叶斯原理
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Keywords
hydroelectric power stations
intelligent inspection mechanical equipment
equipment defect identification
wavelet transform
empirical mode decomposition(EMD)method
multidimensional Gaussian Bayesian principle
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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