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과기전파
PUBLIC COMMUNICATION OF SCIENCE & TECHNOLOGY
2013年
4期
187-188
,共2页
支持向量机%水轮发电机组%状态识别%水导轴承%经验模态分解
支持嚮量機%水輪髮電機組%狀態識彆%水導軸承%經驗模態分解
지지향량궤%수륜발전궤조%상태식별%수도축승%경험모태분해
水轮发电机组复杂运行状态的识别问题是状态检修工作的重要环节.本文尝试将擅长小样本、多维特征数据分析且能有效解决非线性分类问题的支持向量机分类技术应用在了水轮机水导轴承摆度信号的分析上.通过Matlab计算平台,构建了基于EMD信号分解方法的机组运行特征提取方法和基于决策有向无环图的多类分类器.根据水导轴承摆度信号做出的运行状态识别结果表明,EMD信号分析方法能够提取机组的运行状态信息,基于支持向量机的多分类决策器能够有效地对水轮发电机组的运行状态进行识别.
水輪髮電機組複雜運行狀態的識彆問題是狀態檢脩工作的重要環節.本文嘗試將擅長小樣本、多維特徵數據分析且能有效解決非線性分類問題的支持嚮量機分類技術應用在瞭水輪機水導軸承襬度信號的分析上.通過Matlab計算平檯,構建瞭基于EMD信號分解方法的機組運行特徵提取方法和基于決策有嚮無環圖的多類分類器.根據水導軸承襬度信號做齣的運行狀態識彆結果錶明,EMD信號分析方法能夠提取機組的運行狀態信息,基于支持嚮量機的多分類決策器能夠有效地對水輪髮電機組的運行狀態進行識彆.
수륜발전궤조복잡운행상태적식별문제시상태검수공작적중요배절.본문상시장천장소양본、다유특정수거분석차능유효해결비선성분류문제적지지향량궤분류기술응용재료수륜궤수도축승파도신호적분석상.통과Matlab계산평태,구건료기우EMD신호분해방법적궤조운행특정제취방법화기우결책유향무배도적다류분류기.근거수도축승파도신호주출적운행상태식별결과표명,EMD신호분석방법능구제취궤조적운행상태신식,기우지지향량궤적다분류결책기능구유효지대수륜발전궤조적운행상태진행식별.
