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基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法
基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法
摘要：水电机组是水利工程中常见的重要设备之一，其振动故障会严重影响其工作效率和安全性能。因此，开展水电机组振动故障诊断研究具有重要意义。本文提出一种基于自适应差分进化优化的泛化波尔兹曼神经网络（ADE-WNN）的水电机组振动故障诊断方法。该方法首先通过传感器获取水电机组的振动信号，然后利用ADE-WNN模型进行信号预处理和特征提取，最后基于诊断模型对振动故障进行判别诊断。通过实验验证，该方法能够准确诊断水电机组振动故障，为实际工程中的振动故障诊断提供了一种有效的方法。
关键词：水电机组；振动故障诊断；自适应差分进化优化；泛化波尔兹曼神经网络
1.引言
水电机组作为水力发电设备的核心部分，其振动故障会严重影响其工作效率和安全性能。因此，保障水电机组的正常运行和安全性能具有重要意义。振动信号是反映机组运行状态的重要信息之一，通过对振动信号的分析和处理，可以有效诊断机组的振动故障，提前预防机组故障的发生，保证水电机组的运行可靠性。
2.相关工作
目前，关于水电机组振动故障诊断研究已经取得了一系列的研究成果。其中，一些研究采用了信号处理和特征提取方法，如小波变换、频谱分析等，但这些方法对信号的非线性和非平稳性特征处理效果较差。还有一些研究将神经网络应用于振动故障诊断中，如BP神经网络、SVM等，但这些方法在处理大规模数据时存在训练时间长和精度不高等问题。
3.方法
本文提出一种基于自适应差分进化优化的泛化波尔兹曼神经网络（ADE-WNN）的水电机组振动故障诊断方法。该方法结合了自适应差分进化优化算法和泛化波尔兹曼神经网络，具有高效而精确的振动故障诊断能力。
首先，通过传感器获取水电机组的振动信号，并进行预处理，去除噪声和冗余信息。然后，利用自适应差分进化优化算法对振动信号进行特征提取，得到一组最优特征参数。接着，将得到的特征参数作为输入，训练泛化波尔兹曼神经网络模型，并通过交叉验证方法进行调参和优化。最后，根据训练好的模型对振动故障进行判别诊断。
4.实验结果与分析
通过实验验证，本文提出的基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法在振动故障诊断上具有较高的准确性和可靠性。与传统的方法相比，该方法在处理振动信号的非线性和非平稳性特征上表现出更好的效果。同时，该方法还在处理大规模数据时具有较高的计算效率，可以在工程实际应用中提供可行的解决方案。
5.结论
本文提出了一种基于自适应差分进化优化的泛化波尔兹曼神经网络的水电机组振动故障诊断方法。该方法通过对振动信号的处理和特征提取，结合自适应差分进化优化和泛化波尔兹曼神经网络模型，能够准确诊断水电机组的振动故障。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，并具有较高的计算效率，为实际工程中的振动故障诊断提供了一种有效的方法。
参考文献：
[1]杨升飞,等.基于BP神经网络的水电机组振动故障预测[J].振动与冲击,2015,34(6):8-13.
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