基于多重分形与BGSA-PNN的水电机组振动信号状态识别

安宇晨; 郑阳; 陈启卷; 席慧; 闫懂林; 游仕豪

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基于多重分形与BGSA-PNN的水电机组振动信号状态识别

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受机械因素、电气因素和水力因素的耦合作用,水电机组振动信号表现出明显的非线性、非平稳特性,是一类典型的分形信号。基于此,提出了一种基于多重分形与二进制引力搜索算法优化概率神经网络(PNN)的水电机组信号特征提取方法,通过多重分形分析方法提取信号特征,使用二进制引力搜索算法进行特征降维,将降维后的特征向量输入PNN识别,并与降维前的特征向量以及使用EMD模糊熵提取的特征向量进行对比。结果表明,所提方法能够准确地提取机组振动信号特征,提高机组状态识别准确率,为提高电站的安全、稳定运行提供理论依据。

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来源
《中国农村水利水电》 |2021年第10期|145-150|共6页
作者
安宇晨; 郑阳; 陈启卷; 席慧; 闫懂林; 游仕豪;
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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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正文语种 chi
中图分类发电设备;
关键词
水电机组; 多重分形分析; 二进制引力搜索算法; 概率神经网络; 状态识别;

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