【摘 要】
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针对传统方法难以精确提取水电机组非平稳振动信号的故障特征,首先引入变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）将水电机组非平稳振动信号分解为一系列中心频段互不
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51779206）,国家电网科技项目（5226AK160006）.
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针对传统方法难以精确提取水电机组非平稳振动信号的故障特征,首先引入变分模态分解（variational modal decomposition,VMD）将水电机组非平稳振动信号分解为一系列中心频段互不重叠的IMF分量,进而采取能量法提取各IMF分量的故障特征,最后将提取的故障特征向量输入到本文建立的基于遗传算法优化支持向量机的故障诊断模型中,实现故障模式的识别与诊断。将该方法应用于实际水电机组故障振动信号的处理中,仿真结果表明,该方法能够有效识别机组的异常状况,具有较高的故障诊断正确率。
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