基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测

黄天雄; 董懿; 孔令超; 李初辉; 杨赛

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2024.01.012

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基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测

电气与自动化 | 更新时间：2026-07-27

- 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测
- 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测
- 水电站机电技术 2024年47卷第1期页码：41-44
- 作者机构：
  
  中国长江电力股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国长江三峡集团有限公司科研项目资助(Z522202011)
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2024.01.012
  中图分类号： TV663
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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黄天雄, 董懿, 孔令超, 等. 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测[J]. 水电站机电技术, 2024,47(1):41-44.

黄天雄, 董懿, 孔令超, et al. 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测[J]. 2024, 47(1): 41-44.
黄天雄, 董懿, 孔令超, 等. 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测[J]. 水电站机电技术, 2024,47(1):41-44. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.01.012.

黄天雄, 董懿, 孔令超, et al. 基于VMD-SSA-LSTM的闸门振动信号趋势预测[J]. 2024, 47(1): 41-44. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.01.012.

摘要

闸门振动信号分析和预测是检测闸门运行状态的重要方式，由于闸门信号的复杂性和非平稳性，准确判断闸门状态成为难题。本文提出一种基于VMD多模态分解和SSA-LSTM网络结构，对输入的闸门信号进行分解和预测。首先采用VMD分解了闸门信号并取得信号特征，通过SSA优化LSTM网络超参数，提高对闸门信号预测的准确性和效率。实验结果表明:相比LSTM和VMD-LSTM，本文的算法效果最佳，采用SSA算法后，RMSE下降68.1%，为闸门振动信号检测和预测提供基础。

Abstract

关键词

Keywords

references

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