基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断

姬联涛; 荆岫岩; 周迪; 王璞; 刘昊; 何鸿翔; 李超顺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231823

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基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断

更新时间：2026-02-25

- 基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断
- Issue 6, Pages: 184-187+157(2024)
- 作者机构：
  
  1. 中国电力科学研究院有限公司
  2. 国家电网公司
  3. 华中科技大学土木与水利工程学院
  4. 国网湖南省电力有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231823
  CLC： TV734.21;TV738
- Published：2024
- 稿件说明：
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姬联涛, 荆岫岩, 周迪, et al. 基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断[J]. 2024, (6): 184-187+157.
DOI：

姬联涛, 荆岫岩, 周迪, et al. 基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断[J]. 2024, (6): 184-187+157. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231823.

摘要

水电机组故障诊断依赖于振动监测信号，但信号中存在的噪声会干扰诊断模型对有效特征的提取，降低模型精度。对此，提出一种联合变分模态分解和小波阈值降噪的水电机组故障诊断方法。首先对水电机组振动监测信号进行变分模态分解，得到若干低、中、高频分量。其次，对高频分量进行小波变换并舍弃小波系数低于设置阈值的部分，中低频分量保留。最后，构建基于注意力机制的多通道深度卷积神经网络模型，将分量作为各通道的输入信号，实现水电机组的状态识别。以水电机组实测振动信号作为样本，设计多组对比试验，结果表明该方法可有效滤除水电机组振动监测信号中的噪声，提高诊断模型的识别准确率。

Abstract

关键词

Keywords

references

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胡晓,肖志怀,刘东,蒋文君,刘冬,袁喜来.基于VMD-CNN的水电机组故障诊断[J].水电能源科学,2020(08).

李文武,石强,王凯,程雄.基于变分模态分解和深度门控网络的径流预测[J].水力发电学报,2020(03).

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