基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测

马泽宁; 郑阳; 柳无双; 田波; 陈启卷

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103

English Version Reader LoginJournal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测

更新时间：2026-02-25

- 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测
- Issue 11, Pages: 160-163+159(2024)
- 作者机构：
  
  武汉大学动力与机械学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103
  CLC： TP18;TV734
- Published：2024
- 稿件说明：
移动端阅览
马泽宁, 郑阳, 柳无双, et al. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 2024, (11): 160-163+159.
DOI：

马泽宁, 郑阳, 柳无双, et al. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 2024, (11): 160-163+159. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103.

摘要

通过对水电机组建立有效的振动趋势预测模型，可预知机组运行状态并保障其运行安全。针对振动信号非线性与非平稳性的特性，提出基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测模型。首先通过正弦余弦算法(SCA)对自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和时间卷积网络(TCN)的各参数进行寻优，提高算法的预测精度；然后通过优化的CEEMDAN算法分解与功率谱熵、近似熵及相关系数共同构建的综合降噪指标筛选，得到有效的IMF分量；最后通过优化的TCN完成对各个分量的预测，将各分量预测结果叠加实现对原始振动信号的趋势预测。电站实际数据测试表明，该方法能够精确可靠地预测振动信号发展趋势。

Abstract

关键词

Keywords

references

闫文杰,徐志杰,薛桂香,宋建材,杜欣瑜.基于EMD-TCN的多能供热系统太阳辐照度预测模型[J].太阳能学报,2023(11).

任海军,韦冲,谭志强,罗亮,丁显飞.基于CEEMDAN-IAWT方法的滚动轴承振动信号降噪[J].振动与冲击,2023(13).

游仕豪,郑阳,闫懂林,陈盛,陈天涯,陈启卷.基于CEEMDAN-ELM-Adaboost的水电机组故障诊断[J].中国农村水利水电,2022(10).

李辉,范智超,李华,白亮,贾嵘,罗兴锜.基于SVD和DBN的水电机组故障诊断[J].水力发电学报,2020(12).

雍龙泉,黎延海,贾伟.正弦余弦算法的研究及应用综述[J].计算机工程与应用,2020(14).

朱静,何玉珠,崔唯佳.正弦余弦算法优化的SVM模拟电路故障诊断[J].导航与控制,2018(04).

Views

194

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测

基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型

基于运行效率分布差异的水电机组劣化状态趋势预测

Synergistic optimization of short lane length and signal timing parameters for adjacent intersections with coordinated signals

Design and match of regenerative braking system based on braking feeling

Related Author

张楚

葛宜达

王顺

王雪峰

顾晨晖

刘月馨

寿玮玮

王岩博

Related Institution

中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

杭州华辰电力控制工程有限公司

淮阴工学院自动化学院

河海大学水灾害防御全国重点实验室

河海大学水利水电学院

AI问答

⁰