基于EMD-DRSN和ILSO-SVM的水電機組故障診斷

摘要： 水電機組的振動信號中蘊藏著豐富的機組狀態(tài)信息，如果能充分地提取并有效地利用其所含的故障特征，將對識別機組狀態(tài)、診斷機組故障帶來極大的便利。為充分地提取振動信號所蘊含的故障特征，將深度殘差收縮網絡（DRSN）與經驗模態(tài)分解（EMD）相結合，前者挖掘數(shù)據(jù)隱藏信息，后者提取時頻特征，進而形成融合特征。隨后，為有效利用這些故障特征，采用改進光譜優(yōu)化算法（ILSO）對支持向量機（SVM）... （共6頁）