基于OVMD与SVR的水电机组振动趋势预测

【摘要】：为更好地预测水电机组振动趋势,研究提出了一种基于最优变分模态分解(OVMD)与支持向量回归(SVR)的水电机组振动趋势预测模型。首先基于中心频率观察法与残差指标最小化准则确定OVMD的分解参数,采用OVMD将非平稳振动序列分解为一系列模态函数,并对各模态函数分别进行相空间重构,构建状态矩阵,进而得到SVR回归预测模型的输入、输出,再采用交叉验证的网格搜索策略优化各SVR模型的参数,并分别进行回归预测,最后对所有SVR预测结果进行求和,得到原始振动趋势的预测值。研究对某大型混流式水电机组的振动监测数据进行预测试验,并进行对比分析,结果表明该模型可有效预测水电机组振动趋势。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 最优变分模态分解 相空间重构 支持向量回归 非平稳 振动趋势预测
【基金】：国家自然科学基金(51579107;51079057;51239004)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 水电机组作为电网调峰调频的关键设备,其在运行过程中受水力、机械和电磁等因素的耦合影响,且工况转换频繁,导致其动态响应极其复杂,难以准确捕捉其响应规律。随着运行时间的累积,机组及其辅助子设备均会出现不同程度的劣化,且随着劣化程度的加深,设备的性能会逐渐下降,甚至失

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