基于自适应特征筛选与集成模型的抽水蓄能机组振动预测

惠振国; 张纪缘; 石二楼; 李梓硕

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基于自适应特征筛选与集成模型的抽水蓄能机组振动预测

更新时间：2026-06-18

- 基于自适应特征筛选与集成模型的抽水蓄能机组振动预测
- Issue 3, Pages: 38-45(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网新源集团有限公司湖北分公司
  2. 哈尔滨大电机研究所有限公司
  3. 哈尔滨电机厂有限责任公司
  4. 哈尔滨电气国际工程有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TV743
- Published：2026
- 稿件说明：
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惠振国, 张纪缘, 石二楼, et al. 基于自适应特征筛选与集成模型的抽水蓄能机组振动预测[J]. 2026, (3): 38-45.
DOI：

惠振国, 张纪缘, 石二楼, et al. 基于自适应特征筛选与集成模型的抽水蓄能机组振动预测[J]. 2026, (3): 38-45. DOI：

摘要

针对抽水蓄能机组振动信号因非平稳与非线性特性导致的预测精度不足问题，本文提出一种基于自适应特征筛选与集成学习的混合预测框架。该框架首先对原始振动信号进行经验模态分解，并依据统计显著性检验将所得本征模态函数划分为高、低频分量。对于高频分量，构建多维度统计特征并结合重要性评估实现自适应特征筛选，进而采用XGBoost、极端随机树与多层感知机的加权集成策略进行预测；对于低频分量，则选用最优指数平滑模型进行建模。实验结果表明，所提方法在各项评估指标上均显著优于传统模型，能有效捕捉振动信号的动态变化规律，为机组的预测性维护提供了有效解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

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