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基于小波的灰色预测理论在水电机组故障预测中的应用
被引:19
作者
:
程宝清
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机构:
华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院广东省广州市,广东省广州市,广东省广州市
程宝清
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韩凤琴
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桂中华
机构
:
[1]
华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院广东省广州市,广东省广州市,广东省广州市
来源
:
电网技术
|
2005年
/ 13期
关键词
:
小波变换;
小波包;
频带分析;
水轮机主轴;
灰色系统;
故障预测;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2005.13.008
中图分类号
:
TM312 [水轮发电机];
学科分类号
:
080801 ;
摘要
:
基于神经网络“能量―故障”映射关系,提出将小波频带分析与灰色预测理论相结合进行水电机组故障预测。运用小波分解提取各频带能量,应用预测理论建立水电机组故障特征量的预测模型,预测各频率成分能量的变化,重构由预测各频带能量成分组成的特征向量,应用于水电机组故障预测分析。以水轮机主轴摆度信号为例,应用该方法进行了特征信息提取和预测,表明将小波能量提取与灰色预测理论相结合进行振动特征信息的预测比较有效,为故障预测提供了新思路。
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