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基于优化BNN和NSTEMD的水电机组振动参数健康状态退化趋势提取研究
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作者 陈列 沈旭东 +2 位作者 徐剑峰 陈长游 安学利 《大电机技术》 2025年第1期76-81,109,共7页
针对多因素影响下水电机组性能退化趋势难以获得的问题,本文提出了一种基于优化分箱最近邻法(BNN)和非均匀采样三元经验模态分解(NSTEMD)的水电机组振动参数健康状态退化趋势提取方法,该方法首先采用圆形搜索算法(CSA)方法优化BNN回归... 针对多因素影响下水电机组性能退化趋势难以获得的问题,本文提出了一种基于优化分箱最近邻法(BNN)和非均匀采样三元经验模态分解(NSTEMD)的水电机组振动参数健康状态退化趋势提取方法,该方法首先采用圆形搜索算法(CSA)方法优化BNN回归模型参数,建立更加准确的水电机组振动-功率-工作水头三维模型。然后采用NSTEMD将复杂的机组振动参数健康状态退化趋势时间序列进行分解,定义对数能量算子以评估每个平稳分量,通过预设的阈值进行重构,最终实现水电机组振动参数健康状态退化趋势的有效提取。实例分析结果表明:该方法能显著消除机组振动参数健康状态退化趋势时间序列的波动性,准确获得机组的健康状态退化趋势,有较好的实用性。 展开更多
关键词 水电机组 振动参数 健康状态 退化趋势 BNN CSA nstemd 对数能量
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