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基于UPEMD融合RCMCSE和ALWOA-BP的水电机组故障诊断
1
作者
李想
钱晶
曾云
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期744-755,共12页
水电机组振动信号的诊断对机组安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于均匀相位经验模态分解(Uniform Phase EMD,UPEMD)融合精细复合多尺度余弦相似熵(Refined Composite Multiscale CSE,RCMCSE)和改进鲸鱼算法优化反向传播神经网络(AL...
水电机组振动信号的诊断对机组安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于均匀相位经验模态分解(Uniform Phase EMD,UPEMD)融合精细复合多尺度余弦相似熵(Refined Composite Multiscale CSE,RCMCSE)和改进鲸鱼算法优化反向传播神经网络(ALWOA-BP)的水电机组故障诊断方法。利用UPEMD对原始信号进行分解,然后建立WOA-BP故障诊断模型。针对WOA算法快速陷入局部最优和过早收敛的问题,采用自适应权重和莱维飞行对WOA算法进行优化。实验结果表明,该方法的准确率达到了100%。为探究所提模型的抗噪性能,引入信噪比为2 dB的噪声进行再次分析,诊断结果为94.44%,明显优于其他未优化模型。该项研究可以对现有水电机组故障诊断方法进行有价值的补充。
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关键词
水电机组
精细复合多尺度熵
余弦相似熵
alwoa-bp
故障诊断
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职称材料
题名
基于UPEMD融合RCMCSE和ALWOA-BP的水电机组故障诊断
1
作者
李想
钱晶
曾云
机构
昆明理工大学冶金与能源学院
云南省高校水力机械智能测试工程研究中心
出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期744-755,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52079059,52269020)。
文摘
水电机组振动信号的诊断对机组安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于均匀相位经验模态分解(Uniform Phase EMD,UPEMD)融合精细复合多尺度余弦相似熵(Refined Composite Multiscale CSE,RCMCSE)和改进鲸鱼算法优化反向传播神经网络(ALWOA-BP)的水电机组故障诊断方法。利用UPEMD对原始信号进行分解,然后建立WOA-BP故障诊断模型。针对WOA算法快速陷入局部最优和过早收敛的问题,采用自适应权重和莱维飞行对WOA算法进行优化。实验结果表明,该方法的准确率达到了100%。为探究所提模型的抗噪性能,引入信噪比为2 dB的噪声进行再次分析,诊断结果为94.44%,明显优于其他未优化模型。该项研究可以对现有水电机组故障诊断方法进行有价值的补充。
关键词
水电机组
精细复合多尺度熵
余弦相似熵
alwoa-bp
故障诊断
Keywords
hydropower units
refined composite multiscale entropy
cosine similarity entropy
alwoa-bp
fault diagnosis
分类号
TM312 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于UPEMD融合RCMCSE和ALWOA-BP的水电机组故障诊断
李想
钱晶
曾云
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
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