基于SVD-CWT和CNN的水輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子故障識(shí)別

摘要： 水輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障識(shí)別是水電站運(yùn)維的重難點(diǎn)問題，為此提出一種基于轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的故障識(shí)別方法。首先針對(duì)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的非平穩(wěn)和非線性振動(dòng)信號(hào)，采用奇異值分解（SVD）并結(jié)合能量差分譜理論進(jìn)行降噪預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)使用連續(xù)小波變換（CWT）轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖并形成圖像數(shù)據(jù)集；然后將該圖像數(shù)據(jù)集作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）輸入，通過CNN多層池化及卷積形成分布式故障特征表達(dá)，最終實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)...