基于HHT和SVM的水电机组特征提取与状态识别

【摘要】： 随着水力机械设计和制造水平的发展,越来越多大容量机组投入到了实际应用中。水力发电在电力系统中所占比重越来越大,水轮机的结构日趋复杂,自动化水平也越来越高,因此水轮发电机组可靠、安全和稳定地运行变的越来越重要。 与传统的傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析相比,基于经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)方法能够更好的分析非平稳和非线性的问题。本文尝试将HHT方法应用到了水电机组的信号分析中。通过对水导轴承的振动信号进行研究发现,HHT方法得到的Hilbert谱相比于小波变换和Wigner-Ville变换具有更好的时频分辨率,得到的结果也更有物理意义。为了将HHT方法应用到实际应用中,采用Pascal语言编写了THHT类实现了EMD算法和Hilbert变换,并开发了远程诊断模块。 支持向量机(Support vector machine, SVM)是人工智能(Artificial Intelligence)领域的后起之秀。它是建立在统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT)和结构风险最小(Structural risk minimization, SRM)原理基础上的新型学习机器。为了将SVM应用到水电机组的状态识别中,本文采用并构建了基于决策有向无环图(Decision Directed Acyclic Graph, DDAG)的支持向量机多分类器。对于水电机组运行状态的特征提取,采用了基于信号IMF(Intrinsic mode function, IMF )分量的能量分布。基于该特征提取方法,本文得到了5种状态下水导轴承信号的训练样本和检验样本。用训练样本训练得到的DDAGSVM多分类器对检验样本进行识别的结果表明,DDAGSVM能够很好地构建水电机组的多状态识别器,基于IMF分量的能量分布特征可以有效全面的提取出机组的运行特征。 【关键词】：希尔伯特黄变换 支持向量机 特征提取 状态识别 故障诊断 水电机组
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TV734
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 水电机组状态检修技术的意义与研究内容8-9
• 1.2 水电机组信号处理和特征提取方法研究9-12
• 1.3 水电机组的故障诊断方法的发展及现状12-16
• 1.4 论文研究内容与结构16-18
• 2 HHT 分析方法基本理论18-31
• 2.1 信号的瞬时频率18-19
• 2.2 固有模态函数19-23
• 2.3 经验模态分解23-25
• 2.4 IMF 的判定条件25-27
• 2.5 Hilbert 谱分析27-28
• 2.6 HHT 分析方法的特点28-29
• 2.7 总结29-31
• 3 基于分类的支持向量机31-40
• 3.1 引言31-32
• 3.2 线性可分支持向量机32-34
• 3.3 推广的线性支持向量分类机34-36
• 3.4 非线性支持向量分类机36-37
• 3.5 多类分类问题37-39
• 3.6 总结39-40
• 4 基于HHT 和SVM 的水电机组知识的获取与状态识别40-56
• 4.1 引言40
• 4.2 基于HHT 的水电机组信号时频分析方法40-45
• 4.3 水电机组信号特征提取与状态识别45-54
• 4.4 总结54-56
• 5 基于HHT 算法的远程故障诊断模块的设计56-67
• 5.1 引言56
• 5.2 基于Intertnet 的远程故障诊断模块总体框架设计56-57
• 5.3 关键技术57-59
• 5.4 基于Object Pascal 语言的HHT 算法的实现59-64
• 5.5 故障诊断模块的界面设计和功能实现64-65
• 5.6 总结65-67
• 6 结论与展望67-69
• 6.1 结论67
• 6.2 展望67-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-76
• 附录1 THHT 中关键代码76-84

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