基于RIME-VMD与TTAO-CNN-LSTM-Attention的水电机组轴承故障诊断

张彬桥; 刘明亮; 侯成伟

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251923

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基于RIME-VMD与TTAO-CNN-LSTM-Attention的水电机组轴承故障诊断

更新时间：2026-10-13

- 基于RIME-VMD与TTAO-CNN-LSTM-Attention的水电机组轴承故障诊断
- Vol. 44, Issue 9, Pages: 194-198(2026)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
  3. 大唐观音岩水电开发有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251923
  CLC： TV738
- Published：2026
- 稿件说明：
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张彬桥, 刘明亮, 侯成伟. 基于RIME-VMD与TTAO-CNN-LSTM-Attention的水电机组轴承故障诊断[J]. 2026, 44(9): 194-198.
DOI：

张彬桥, 刘明亮, 侯成伟. 基于RIME-VMD与TTAO-CNN-LSTM-Attention的水电机组轴承故障诊断[J]. 2026, 44(9): 194-198. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251923.

摘要

针对水电机组轴承在复杂环境下所提取到的振动信号存在显著非平稳特性、噪声干扰影响大、提取故障特征困难等问题，构建了基于RIME-VMD(雾凇优化)与TTAO-CNN-LSTM-Attention(三角拓扑聚合)融合的轴承故障诊断模型。首先，采用RIME雾凇算法对变分模态分解(VMD)的模态数K和惩罚因子α进行寻优，从而解决以往依赖经验选参的问题；随后，根据寻优结果将故障信号进行自适应分解得到最优本征模态分量并提取出多维度故障特征；最后，构建了TTAO-CNN-LSTM-Attention的多模块融合的神经网络故障诊断模型，利用该模型对所提取的故障特征进行深层次挖掘、学习从而实现高精度轴承故障诊断。研究结果表明，所提方法在故障诊断测试中取得了较高准确率，可有效提升对于水电机组轴承故障特征的深度挖掘和学习的能力，从而提高故障诊断准确率。

Abstract

关键词

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