【摘 要】
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水电机组健康状态实时评价是状态监测和劣化预警中的重要内容,传统方法采用单一限值比较,不能体现机组个性特色,且适用机组运行工况有限。同时,现阶段已知的水电机组故障类型
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院,武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国网江西省电力有限公司柘林水电厂,天津市输水系统水锤
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51979204)。
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水电机组健康状态实时评价是状态监测和劣化预警中的重要内容,传统方法采用单一限值比较,不能体现机组个性特色,且适用机组运行工况有限。同时,现阶段已知的水电机组故障类型有限,缺乏故障样本,限制了有监督特征学习方法的实际应用。本文提出了以无监督特征学习技术构建水电机组健康状态劣化指标的新方法,充分利用水电机组状态监测系统中海量数据,挖掘机组正常状态关键特征,建立基于特征空间重构奇异值分解的时域劣化指标和基于自编码器重构误差的频域劣化指标,实时量化评价机组健康状态。以国内某水电站机组轴向振动波形为例,验证了劣化指
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