基于PSO-PCA-CNN的水电机组故障诊断

姬升阳; 魏学锋; 曾广栋; 朱斌; 周鑫; 何志宏; 李超顺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242353

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基于PSO-PCA-CNN的水电机组故障诊断

更新时间：2026-02-25

- 基于PSO-PCA-CNN的水电机组故障诊断
- Vol. 43, Issue 10, Pages: 178-181+211(2025)
- 作者机构：
  
  1. 中国长江电力股份有限公司溪洛渡水力发电厂
  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.1000-7709.2025.20242353
  CLC： TV738
- Published：2025
- 稿件说明：
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姬升阳, 魏学锋, 曾广栋, et al. 基于PSO-PCA-CNN的水电机组故障诊断[J]. 2025, 43(10): 178-181+211.
DOI：

姬升阳, 魏学锋, 曾广栋, et al. 基于PSO-PCA-CNN的水电机组故障诊断[J]. 2025, 43(10): 178-181+211. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242353.

摘要

为了充分利用水电机组振动信号资源，建立更高效的故障诊断模型，提出利用主成分分析(PCA)对振动数据进行降维，基于粒子群算法(PSO)优化目标维度和卷积神经网络(CNN)参数的故障诊断模型。首先将多通道的原始振动数据进行通道层面的降维，再将降维后数据输入CNN网络进行故障诊断分类；其次采用PSO对目标维度和CNN模型中部分关键参数进行寻优，实现信号自适应降维，构建更高效的模型；最后基于寻优结果进行数据降维和模型深入训练，获得最优诊断模型，输出诊断结果。基于某水电机组不同工况下的实测振动数据进行试验对比和分析，验证了所提方法具有较高的诊断精度和稳定性。

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关键词

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Hervé Abdi,Lynne J. Williams.Principal component analysis[J].Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics,2010.

胡宇.基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究[D].北京化工大学,2022(02).

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