【摘 要】
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为提高水电机组故障诊断的准确性、确保机组安全运行,提出了基于局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)与谱聚类的水电机组振动故障诊断方法.首先,利用GHM(Geronimo,Hardin,Massopust)多小波对机组振动信号进行分解,从所得多小波分解系数中提取多个特征参数,并利用检测指数(detection index,DI)对特征参数进行特征选择,降低特征维数;然后,利用LTSA对所得故障特征进行融合,获取低维强敏感特征参数;最后,将所得的特征参数输入
【机 构】
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郑州大学水利科学与工程学院,河南郑州450001;润电能源科学技术有限公司,河南郑州450052
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为提高水电机组故障诊断的准确性、确保机组安全运行,提出了基于局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)与谱聚类的水电机组振动故障诊断方法.首先,利用GHM(Geronimo,Hardin,Massopust)多小波对机组振动信号进行分解,从所得多小波分解系数中提取多个特征参数,并利用检测指数(detection index,DI)对特征参数进行特征选择,降低特征维数;然后,利用LTSA对所得故障特征进行融合,获取低维强敏感特征参数;最后,将所得的特征参数输入到谱聚类算法中,实现水电机组振动故障识别.利用转子试验台和水电机组振动信号对所提出的方法进行了验证,结果表明该方法能够更好地识别机组故障.
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