【摘 要】
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为有效利用水电机组的振动信号诊断机组故障,提出了一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)和混合灰狼算法优化支持向量机(HGWO-SVM)的水电机组故障诊断方法.首先利用CEEMDAN方法对原始振动信号进行分解降噪,获得原始信号的各模态分量(IMF),并以IMF为基础构造各样本下机组信号的特征向量;接着在原始的灰狼优化算法(GWO)中引入交叉、变异和选择过程,增强其全局搜索能力,构建出新的混合灰狼优化算法(HGWO),并用其对SVM中的核函数系数g和惩罚系数c进行全局寻优以获得具有最优分类效果的
【机 构】
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五凌电力有限公司,湖南长沙410004;五凌电力有限公司,湖南长沙410004;国家电力投资集团水电产业创新中心,湖南长沙410004;武汉大学动力与机械学院,湖北武汉430072
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为有效利用水电机组的振动信号诊断机组故障,提出了一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)和混合灰狼算法优化支持向量机(HGWO-SVM)的水电机组故障诊断方法.首先利用CEEMDAN方法对原始振动信号进行分解降噪,获得原始信号的各模态分量(IMF),并以IMF为基础构造各样本下机组信号的特征向量;接着在原始的灰狼优化算法(GWO)中引入交叉、变异和选择过程,增强其全局搜索能力,构建出新的混合灰狼优化算法(HGWO),并用其对SVM中的核函数系数g和惩罚系数c进行全局寻优以获得具有最优分类效果的SVM用于故障诊断;最后,以两个公开数据集和两个自用数据集为例,研究特征向量构建方法和SVM的优化算法对故障诊断效果的影响.同时,亦验证了所提方法具有良好的分类效果,是一种有效的水电机组故障诊断方法.
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