【摘 要】
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针对实际水力发电机组故障诊断中微弱信号难以检测引起故障诊断准确率低的难题,提出了一种基于随机共振（stochastic resonance,SR）和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition
【机 构】
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西安理工大学,国网电力科学研究院,甘肃省电力科学研究院
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针对实际水力发电机组故障诊断中微弱信号难以检测引起故障诊断准确率低的难题,提出了一种基于随机共振（stochastic resonance,SR）和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的微弱信号检测方法。首先,采用随机共振对振动信号进行降噪处理,提高信号的信噪比;继而对随机共振的双稳输出信号进行EMD分解,并采用能量法进行故障特征向量的提取,最后将其作为基于遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）故障诊断模型的输入,实现故障模式的识别与诊断。仿真结果表明,该方法能
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