基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

基于改进支持向量机和特征信息融合的水电机组故障诊断一、本文概述随着现代工业技术的飞速发展，水电机组作为清洁、可再生的能源发电方式，在全球能源结构中扮演着日益重要的角色。

然而，水电机组的复杂性和运行环境的多变性，使得其故障诊断成为一个亟待解决的问题。

传统的水电机组故障诊断方法往往依赖于专家的经验和直觉，这种方法虽然具有一定的有效性，但在面对复杂、多变的故障模式时，往往难以准确诊断。

因此，开发一种更为智能、高效的故障诊断方法，对于保障水电机组的稳定运行具有重要意义。

本文提出了一种基于改进支持向量机和特征信息融合的水电机组故障诊断方法。

该方法首先利用特征信息融合技术，将水电机组运行过程中的多源、异构数据进行有效整合，提取出反映机组运行状态的关键特征。

然后，采用改进的支持向量机算法，对这些关键特征进行学习和分类，实现对水电机组故障的智能诊断。

本文详细阐述了该方法的理论框架、实现过程以及在实际应用中的效果评估。

本文的研究工作不仅有助于推动水电机组故障诊断技术的发展，同时也为其他复杂工业系统的智能故障诊断提供了有益的参考和借鉴。

通过本文的研究，我们期望能够为水电机组的稳定运行和故障预防提供更为可靠的技术支持。

二、改进支持向量机算法研究支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，在故障诊断领域也表现出强大的潜力。

然而，传统的SVM在处理高维、非线性和不平衡数据集时往往存在性能瓶颈。

因此，本文致力于研究改进的支持向量机算法，以提升其在水电机组故障诊断中的准确性和效率。

我们关注核函数的选择与优化。

核函数是SVM中的关键组件，它决定了数据在高维空间中的映射方式。

本文研究了多种核函数，包括线性核、多项式核、径向基核（RBF）等，并通过实验比较了它们在故障诊断中的性能。

结果表明，RBF核函数在处理水电机组故障数据时表现出较好的泛化能力。

我们针对水电机组故障数据的特点，提出了一种基于特征加权的SVM算法。

基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法1. 内容简述通过收集水电机组运行过程中的各种数据（如振动信号、温度、压力等），建立完备的数据集。

这些数据包含正常运行状态下的数据以及不同故障类型下的数据。

采用深度学习技术构建深度神经网络模型，该模型能够自动提取数据的特征，并通过逐层学习的方式，从原始数据中学习到抽象、深层次的特征表示。

在此过程中，模型的参数和结构经过优化，以提高其诊断性能和泛化能力。

引入迁移学习的概念，迁移学习是指将在一个任务上学到的知识迁移应用到另一个任务上。

我们可以将在一般数据集上训练好的深度神经网络模型作为预训练模型，然后利用水电机组的具体数据集进行微调。

可以利用预训练模型的已有知识，加速模型的训练过程，并提高诊断的准确性。

利用训练好的深度迁移学习网络进行故障诊断，通过输入新的数据样本，模型可以自动判断其所属的故障类型。

还可以结合其他诊断手段（如专家系统、信号分析等），进行综合诊断，提高诊断的可靠性。

这种方法结合了深度学习和迁移学习的优势，可以实现对水电机组故障的高效、准确诊断，为水电机组的运行维护和故障处理提供有力支持。

1.1 背景与意义随着水电机组的日益普及和复杂化，其故障诊断显得尤为重要。

传统的故障诊断方法往往依赖于专家知识和经验，缺乏自动化和智能化程度，难以满足现代电力系统对高效、准确故障诊断的需求。

基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法应运而生，为解决这一问题提供了新的思路。

深度迁移学习网络具有强大的学习和表示能力，能够从大量数据中自动提取有用的特征，并将这些特征应用于新的任务中。

将这种网络应用于水电机组故障诊断，可以帮助我们更好地理解和利用水电机组运行过程中产生的各种数据，如振动信号、温度信号、功率信号等，从而提高故障诊断的准确性和效率。

基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法还可以实现远程监控和预警功能，进一步提高电力系统的安全性和稳定性。

这种方法对于提升水电机组故障诊断的准确性和智能化水平具有重要意义。

水电机组状态监测与故障诊断研究水电机组是指利用水能源进行发电的设备，它由水轮机和发电机组成。

随着水电发电技术的发展，水电机组的运行管理变得越来越重要，状态监测与故障诊断成为了提高水电机组可靠性和安全性的关键因素。

本文将着重从状态监测与故障诊断的角度对水电机组进行研究，探讨如何利用先进的技术手段对水电机组进行实时监测和故障诊断，以提高其运行效率和可靠性。

一、水电机组状态监测技术的现状随着信息技术和大数据技术的发展，水电机组的状态监测技术也得到了很大的进步。

传统的水电机组状态监测通常是通过人工巡视和定期检修来实现的，这种方式存在着工作效率低、监测不及时、难以发现早期故障等问题。

而随着先进的监测技术的应用，包括振动监测、温度监测、油液监测等多种技术手段的整合应用，使得水电机组状态监测能够实现实时监测、远程监测、自动报警等功能，大大提高了水电机组的运行管理水平。

1. 振动监测技术振动是水电机组运行过程中产生的一种典型的机械振动，通过对振动信号的监测可以获得水轴承的轴承振动频谱、振幅等信息，从而判断出水轴承的状态是否正常。

通过振动监测技术可以有效地发现水轴承的磨损、失效等故障，提前预警并进行及时处理，从而避免机组因水轴承故障而停机带来的经济损失。

水电机组的各个部件在运行过程中会产生不同程度的热量，通过对机组各部件温度的监测可以获得机组各部件的温度分布情况，从而判断出机组中是否存在异常情况。

当机组轴承温度异常升高时，可能意味着轴承润滑不良或轴承损伤等问题，及时的温度监测可以提前发现问题并进行处理，避免机组发生更严重的故障。

水电机组中的油液，如润滑油、液压油等，在运行过程中会受到外界因素的影响而发生变化。

通过对润滑油或液压油中含污染颗粒、含水量等指标的监测，可以判断出油品是否正常，从而进一步推断出机组主要部件的状态。

当润滑油中的污染颗粒数量超过一定标准时，可能意味着机组内部存在磨损、破损等问题，需要及时更换油品或进行更深入的故障诊断。

基于VMD分解和支持向量机的水电机组振动故障诊断张勋康;陈文献;杨洋;李涛涛【摘要】针对传统方法难以精确提取水电机组非平稳振动信号的故障特征,首先引入变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)将水电机组非平稳振动信号分解为一系列中心频段互不重叠的IMF分量,进而采取能量法提取各IMF分量的故障特征,最后将提取的故障特征向量输入到本文建立的基于遗传算法优化支持向量机的故障诊断模型中,实现故障模式的识别与诊断.将该方法应用于实际水电机组故障振动信号的处理中,仿真结果表明,该方法能够有效识别机组的异常状况,具有较高的故障诊断正确率.%As it is difficult to extract the fault characteristics of the nonstationary vibration signal of the hydropower unit accurately with the traditional method,this paper firstly introduces the Variational Modal Decomposition (VMD) to decompose the nonstationary vibration signal into a series of IMF components that do not overlap eachother.Second,the energy extraction method is used to extract the fault feature of each IMF component.Finally,the fault feature vector extracted is input into the fault diagnosis model based on genetic algorithm optimization support vector machine (SVM)which is established in this paper,and the fault pattern recognition and diagnosis are thus realized.The method is applied to the treatment of faulty vibration signals of an actual hydropower unit,and the simulation results show that the proposed method can effectively identify the abnormal condition of the unit and have high fault diagnosis accuracy.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2017(033)010【总页数】5页(P134-138)【关键词】水电机组;非平稳;变分模态分解;支持向量机;故障诊断【作者】张勋康;陈文献;杨洋;李涛涛【作者单位】国网安康供电公司,陕西安康725000;国网安康供电公司,陕西安康725000;国网安康供电公司,陕西安康725000;西安理工大学,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TM312水电机组常年运行于高温、高压和高转速的复杂环境中，较易出现各种故障，严重影响了水电厂的安全稳定运行[1-2]。

基于Hilbert包络谱熵和GA-SVM的水轮发电机轴承故障诊断陈培演;孙晓;欧立涛;于柳;陈元健【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2024(53)3【摘要】水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。

首先对推力轴承运行时产生的振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),分解成若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据峭度准则选取主要IMF分量并通过Hilbert包络谱分析,计算包络谱熵,将归一化后的包络谱熵作为特征向量输入GA-SVM进行训练与故障识别。

仿真实验结果表明,基于EEMD包络谱熵分析法相比于时频域图像处理能更好地提取出复杂工况下的故障信号特征,遗传算法支持向量机识别准确率达96.87%,该算法模型可进一步应用于水轮发电机轴承故障诊断。

【总页数】6页(P199-204)【作者】陈培演;孙晓;欧立涛;于柳;陈元健【作者单位】湖南工业大学机械工程学院;株洲南方阀门股份有限公司【正文语种】中文【中图分类】TP27【相关文献】1.基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断2.基于完全抗混叠DTCWPT 和包络谱熵的轴承故障诊断3.基于全矢谱和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断4.基于CCWEEMDAN和包络谱熵的轴承故障诊断研究5.基于HFWEO和包络谱熵的轴箱轴承故障诊断方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

专利名称：电站汽轮机转子振动故障的柯尔莫果洛夫熵诊断方法
专利类型：发明专利
发明人：梁平,白蕾,范立莉
申请号：CN200710032661.2
申请日：20071218
公开号：CN101187593A
公开日：
20080528
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种电站汽轮机转子振动故障的柯尔莫果洛夫(Kolmogorov)熵诊断的方法，基于混沌对系统初始条件的敏感依赖性和相空间轨道的稠密性，通过研究系统故障所引起的吸引子结构的动态变化，依靠混沌特征量—Kolmogorov熵对系统状态变化的敏感性，来实现故障准确定位。

采用小波包滤波和Kolmogorov熵诊断相结合的技术，先对原始振动数据进行小波包滤波，再对滤波后的数据赋值给一个时间序列，然后提取该时间序列的混沌特征量—Kolmogorov熵来进行故障定位。

本发明算法简单，容易实现，可以有效克服采样过程中出现的噪声干扰，计算精度比较高，这些良好的性能大大增加了它的应用范围。

申请人：华南理工大学
地址：510640 广东省广州市天河区五山路381号
国籍：CN
代理机构：广州粤高专利代理有限公司
代理人：何淑珍
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基于时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机的水电机组故障诊断徐哲熙;刘婷;任晟民;陈建林;吴凤娇;王斌【期刊名称】《工程科学与技术》【年(卷),期】2024(56)3【摘要】水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。

本文针对水电机组振动信号中蕴含大量噪声信号,干扰故障诊断的问题,提出一种时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机相结合的水电机组故障诊断方法。

首先,结合信息熵理论与时移思想,在多尺度波动散布熵的基础上,采用时移理论替代多尺度波动散布熵(MFDE)中传统的粗粒化过程,提出时移多尺度波动散布熵(TSMFDE),通过仿真实验,证明所提方法具有良好的时序长度鲁棒性、抗噪性及特征提取能力,解决了传统多尺度熵粗粒化不足的问题。

然后,利用具有可移植性强、寻优能力强和收敛速度快等特征的算术优化算法(AOA)对核极限学习机(KELM)的正则化参数和核函数参数进行寻优,建立AOA-KELM分类器,解决了KELM超参数难以调节的问题。

最终,通过转子试验台模拟实验,将TSMFDE提取的特征输入分类器中,完成模式识别工作。

仿真结果表明,所提模型取得最高的诊断精度,达到了100.0%,相对于其他流行模型,本文所提模型展现了明显的优势,验证了所提模型的良好诊断精度。

【总页数】11页(P41-51)【作者】徐哲熙;刘婷;任晟民;陈建林;吴凤娇;王斌【作者单位】西北农林科技大学水利与建筑工程学院【正文语种】中文【中图分类】TB126【相关文献】1.基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断2.基于多尺度样本熵改进极限学习机的列车转向架轴承故障诊断3.基于LMD多尺度熵和极限学习机的模拟电路故障诊断4.基于时移多尺度注意熵和随机森林的水电机组故障诊断5.基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于S能量熵的直驱式风电机组故障诊断方法王子佳【摘要】及时准确发现风机主轴故障,对直驱式风电机组安全经济运行具有重要意义.针对这一问题,该文提出一种基于S能量熵的直驱式风电机组轴承故障诊断方法.该方法利用广义S变换分析直驱式风机轴承振动信号的时频特性,使信号的主要能量在时频域分布更加集中,提高了信号的时频集聚性,并通过能量熵对广义S矩阵进行特征提取,构成故障分析向量,结合VPMCD方法建立故障诊断模型,对故障分析向量进行分析诊断.该文故障诊断方法对信号进行广义S变换,对变换结果采用能量熵提取特征,通过基于VPMCD方法的故障诊断模型判断运行状态.将该文方法应用于风电机组轴承故障诊断中,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.【期刊名称】《科技资讯》【年(卷),期】2016(014)029【总页数】4页(P36-39)【关键词】广义S变换;能量熵;VPMCD;风电机组;故障诊断【作者】王子佳【作者单位】大唐环境产业集团股份有限公司北京 100097【正文语种】中文【中图分类】TM315在电力行业，随着近年来我国对新能源的高度重视，风力发电的装机容量不断增加[1]。

随着风电在电力系统所占比重不断上升，对于提高设备整体质量、降低发电成本都势在必行[2]。

而现今风电场普遍采用的人员定期维护这一“被动式检修”模式，不能在风机出现故障的早期及时发现处理，由此造成严重的经济损失[3]。

并且风电场多处在恶劣环境下，运行工况复杂，干扰因素众多，制约着风电机组故障智能检测技术的发展。

S变换是一种具有高信噪比的时频分析工具，很多国内外学者对其进行了深入的研究，并对算法做出了改进[4]。

由于S变换在高频区的分辨率较低，导致当信号为非平稳复杂信号时，得到的S矩阵在时频域内分布杂乱，没有明显的规律，选择合理的特征提取区域较为困难[5]。

相比S变换，广义S变换具有更加灵敏的窗函数，可以通过调节其时频分辨率使信号的主要能量集聚在一定的时频域内，调节后信号的主要能量在时频域分布相对集聚，而干扰因素分布相对分散[6]。