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基于SSA-VMD-WDCNN的水電機組故障診斷

水電能源科學 頁數(shù): 5 2024-11-07
摘要: 為提高水電機組故障診斷的診斷精度和診斷速度,提出了一種自適應變分模態(tài)分解與第一層為寬卷積核的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相融合的水電機組故障診斷方法。首先利用麻雀搜索算法對VMD分解參數(shù)進行尋優(yōu),利用最優(yōu)分解參數(shù)對水電機組振動信號進行VMD分解,實現(xiàn)振動信號的最優(yōu)自適應分解,再對分解后IMF分量進行歸一化處理,最后將處理后的分量輸入到WDCNN模型中進行訓練和測試,得到故障診斷結果。以實測... (共5頁)

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