基于小波包分析和支持向量机的水电机组振动故障诊断研究

【摘要】：提出了一种利用小波包分析提取水电机组的振动故障特征和基于支持向量机的水电机组振动故障诊断方法。以二值分类为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。先对水电机组的振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使分类器能够建立频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的,并以水电机组振动多故障分类为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,该方法简单有效、并具有很好的分类能力和良好的鲁棒性,可以满足在线故障诊断的要求,适合水电机组振动故障的诊断。该方法为水电机组故障诊断向智能化发展提供了新的途径。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水电机组 振动 故障诊断 小波包分析 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(90410019)~~
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言水电机组的故障诊断包括特征提取和故障分类2个方面。用频谱分析方法对振动系统进行故障诊断在实际中得到了广泛而成功的应用[1]。传统的频谱分析方法(FFT)是对信号整个过程的频谱而言的,它缺乏对信号的局部特性的分析,对于振动系统这样一个信号频率可变的非平稳信号而言

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