基于SSA-VMD-WDCNN的水电机组故障诊断

欧阳慧泉; 杨峰; 单定军; 肖龙; 周迪; 李超顺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240184

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基于SSA-VMD-WDCNN的水电机组故障诊断

更新时间：2026-02-25

- 基于SSA-VMD-WDCNN的水电机组故障诊断
- Issue 12, Pages: 147-151(2024)
- 作者机构：
  
  1. 国网江西省电力有限公司柘林水电厂
  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.1000-7709.2024.20240184
  CLC： TP183;TV738
- Published：2024
- 稿件说明：
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欧阳慧泉, 杨峰, 单定军, et al. 基于SSA-VMD-WDCNN的水电机组故障诊断[J]. 2024, (12): 147-151.
DOI：

欧阳慧泉, 杨峰, 单定军, et al. 基于SSA-VMD-WDCNN的水电机组故障诊断[J]. 2024, (12): 147-151. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240184.

摘要

为提高水电机组故障诊断的诊断精度和诊断速度，提出了一种自适应变分模态分解与第一层为宽卷积核的深度卷积神经网络相融合的水电机组故障诊断方法。首先利用麻雀搜索算法对VMD分解参数进行寻优，利用最优分解参数对水电机组振动信号进行VMD分解，实现振动信号的最优自适应分解，再对分解后IMF分量进行归一化处理，最后将处理后的分量输入到WDCNN模型中进行训练和测试，得到故障诊断结果。以实测水电机组振动信号进行对比试验，结果表明所提方法具有最优的诊断精度及良好的训练速度和降噪效果，在实际的水电机组故障诊断中有一定的参考作用。

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关键词

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