基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测

付波; 聂兴宇; 赵熙临; 王诗雯; 李超顺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222338

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基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测

更新时间：2026-02-25

- 基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测
- Issue 12, Pages: 178-181+177(2023)
- 作者机构：
  
  1. 湖北工业大学电气与电子工程学院
  2. 华中科技大学土木与水利工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222338
  CLC： TH113.1;TV734
- Published：2023
- 稿件说明：
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付波, 聂兴宇, 赵熙临, et al. 基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测[J]. 2023, (12): 178-181+177.
DOI：

付波, 聂兴宇, 赵熙临, et al. 基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测[J]. 2023, (12): 178-181+177. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222338.

摘要

为提高水电机组振动信号预测精度，提出了一种基于变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)重构和粒子群算法(PSO)优化双向门控循环单元(BIGRU)的预测方法。在VMD-SE-PSO-BIGRU模型中，先利用VMD将振动信号分解为若干个子序列，并通过SE对子序列进行重构，得到最终振动信号的趋势、振荡和噪声成分，然后对得到的重构分量分别建立参数优化的BIGRU预测模型，最后叠加各分量预测结果实现振动预测。实例分析表明，与其他模型相比，所提模型预测误差更小、预测精度更高，可有效预测水电机组振动信号。

Abstract

关键词

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references

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A Hybrid Multi-Objective Optimization Model for Vibration Tendency Prediction of Hydropower Generators[J]. Kai-Bo Zhou;Jian-Yu Zhang;Yahui Shan;Ming-Feng Ge;Zi-Yue Ge;Guan-Nan Cao.Sensors,2019

A wind speed interval prediction system based on multi-objective optimization for machine learning method[J]. Ranran Li;Yu Jin.Applied Energy,2018

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