基于改进VMD和DBN的水电机组故障诊断研究

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随着我国能源结构改革步伐的加快,水电能源作为一种绿色、低碳的清洁能源,水电装机容量日渐增大。水电机组作为水电站能源转换流程中的核心设备,目前正朝着复杂化、巨型化发展,其振动问题日益严重。在上述背景下,本文针对水电机组振动故障的识别问题,提出了一种基于改进变分模态分解和深度信念网络的水电机组故障诊断方法。具体工作如下:首先,在信号处理方面,利用变分模态分解(VMD)处理水电机组故障的非平稳非线性振动信号。针对影响分解效果的惩罚因子和分解层数设定问题,通过引入麻雀搜索算法(SSA)进行改进,从而达到VMD分解参数最优化。通过仿真实验证明了本文所提出SSA-VMD方法在处理非平稳非线性信号时可以自适应的选取最优参数,并且相较经验模态分解等自适应信号处理方法具有更优的分解效果。其次,针对特征向量与设备故障状态映射构建困难的问题,根据时域和频域信号各自特点选取样本熵和功率谱熵作为特征量,提出了时域和频域相结合的特征提取方法,并通过实验证明了该方法提取的特征向量对不同故障有着较好的区分度。最后,在模式识别方面,建立了深度信念网络(DBN)模型作为水电机组故障识别方法,研究了 DBN网络模型中结构参数、迭代次数等有关参数的设置问题。以实测水电机组振动信号为例,设计了两组实验进行对比分析。结果表明,本文所提基于改进VMD和DBN的水电机组故障方法能够准确识别机组故障状态,具有一定的工程应用价值。
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