基于数据驱动和ELM的水电机组振动区划分

席慧; 郑阳; 安宇晨; 游仕豪; 陈盛; 陈启卷

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基于数据驱动和ELM的水电机组振动区划分

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传统的水电机组振动区划分方法是通过变负荷试验,采用国标规定的限值划分振动区,没有考虑机组型号和运行环境导致的阈值差异。将水电机组状态监测系统的稳定运行数据应用到振动区划分,提出了基于数据驱动和极限学习机(ELM)的水电机组振动区划分模型,筛选能够表征机组稳定性状态的测点,根据全工况稳定性状态样本数据对振动区划分模型进行分类训练,进而实现机组振动区高效、精确划分。实际应用表明,基于数据驱动和ELM的水电机组振动区划分模型,具有快速、高效获取在线状态监测系统有效数据的优点,其振动区划分结果与传统方法相比,覆盖工况区间广,可靠性高。

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来源
《中国农村水利水电》 |2021年第10期|140-144|共5页
作者
席慧; 郑阳; 安宇晨; 游仕豪; 陈盛; 陈启卷;
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作者单位

武汉大学动力与机械学院;

武汉430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV734.1;
关键词
数据驱动; 极限学习机; 在线监测; 振动区划分;

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