【摘 要】
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为提高水电机组振动趋势预测的准确率,本研究提出了一种基于最大信息系数(MIC)与双边门控循环神经网络(BiGRU)的水电机组振动趋势预测模型。首先,预处理阶段采用小波系数阈值
【机 构】
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浙江仙居抽水蓄能有限公司,中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,国网新源控股有限公司,华中科技大学水电与数字化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51879111),武汉市应用基础前沿专项(2018010401011269),湖北省自然科学基金项目(2019CFA068)。
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为提高水电机组振动趋势预测的准确率,本研究提出了一种基于最大信息系数(MIC)与双边门控循环神经网络(BiGRU)的水电机组振动趋势预测模型。首先,预处理阶段采用小波系数阈值去噪(WTD)方法对历史振动信号数据进行降噪处理以消除强背景噪声的干扰,并将振动信号划分为多个训练样本以改善算法的鲁棒性;其次考虑水力、电气与机械不平衡力因素的影响,基于MIC对与振动信号关联性强的状态参数进行特征选择作为模型的参考输入;再采用BiGRU网络建立振动信号预测模型,进行超前多步的振动信号趋势预测;最后利用训练好的模型对在
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