基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究

余鹏飞; 许成就; 滕杜彪; 沈杰

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2026.05.022

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基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究

更新时间：2026-06-06

- 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究
- Vol. 49, Issue 5, Pages: 99-104(2026)
- 作者机构：
  
  浙江培元检测科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2026.05.022
  CLC： TV738
- Published：2026
- 稿件说明：
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余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, et al. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 2026, 49(5): 99-104.
DOI：

余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, et al. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 2026, 49(5): 99-104. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.05.022.

摘要

针对水轮机故障诊断中振动信号难以获取、样本需求大的问题，本文提出一种融合有限元仿真与EMDResNet的智能故障诊断方法。首先，通过有限元构建水轮机耦合系统模型获取了水轮机在正常、预警和故障三种状态下的振动信号参数，并将仿真数据划分为训练集和测试集进行标注处理。接着，采用经验模态分解方法将振动信号转化为灰度图像，并输入深度残差网络进行处理。通过前向传播与反向传播优化网络结构和参数，从而实现水轮机状态的自动识别与分类。实验结果表明，本文所提方法在两种工况下的故障状态识别率均达99%以上，在混合工况下仍保持98.99%的准确率，显著优于传统的基线模型。本研究验证了有限元仿真数据用于故障诊断的可行性，为水轮机健康监测提供了一种高精度、强鲁棒性的智能诊断新途径。

Abstract

关键词

Keywords

references

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