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基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断

摘要:针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。

关键词:
  • 振动故障  
  • 变分模态分解  
  • 相对熵  
  • 云模型  
  • 改进果蝇优化算法  
  • lssvm  
作者:
田松峰; 魏言; 郁建雄; 王傲男; 王子光; 薛正昂
单位:
华北电力大学能源机械与动力工程学院; 河北保定071003
刊名:
动力工程学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:动力工程学报

动力工程学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:31-2041/TK。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1981年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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