【摘 要】
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针对水电机组故障诊断问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD),曲线趋势编码(CC)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法.该方法首先利用EEMD处理机组振动信号,得到一系列本征模态函数(IMF)然后计算各阶IMF的标准差(SDs)形成标准差曲线,并根据IMF标准差曲线的趋势进行编码构成特征向量.最后将特征向量作为学习样本输入HMM,通过训练得到各状态的HMM.当待测样本输入各状态HMM时,可通过对比各模型输出的对数似然概率值来判断样本所属状态.试验结果表明,该方法能有效提取机组故障特征,识别故障
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院,武汉430072;武汉大学动力与机械学院,武汉430072;武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室,武汉430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉4300
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针对水电机组故障诊断问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD),曲线趋势编码(CC)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法.该方法首先利用EEMD处理机组振动信号,得到一系列本征模态函数(IMF)然后计算各阶IMF的标准差(SDs)形成标准差曲线,并根据IMF标准差曲线的趋势进行编码构成特征向量.最后将特征向量作为学习样本输入HMM,通过训练得到各状态的HMM.当待测样本输入各状态HMM时,可通过对比各模型输出的对数似然概率值来判断样本所属状态.试验结果表明,该方法能有效提取机组故障特征,识别故障类型,与常规故障识别方法相比,具有较高的准确率.
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