浙江培元检测科技有限公司
纸质出版:2026
移动端阅览
余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, 等. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 水电站机电技术, 2026,49(5):99-104.
余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, et al. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 2026, 49(5): 99-104.
余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, 等. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 水电站机电技术, 2026,49(5):99-104. DOI: 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.05.022.
余鹏飞, 许成就, 滕杜彪, et al. 基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究[J]. 2026, 49(5): 99-104. DOI: 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.05.022.
针对水轮机故障诊断中振动信号难以获取、样本需求大的问题,本文提出一种融合有限元仿真与EMDResNet的智能故障诊断方法。首先,通过有限元构建水轮机耦合系统模型获取了水轮机在正常、预警和故障三种状态下的振动信号参数,并将仿真数据划分为训练集和测试集进行标注处理。接着,采用经验模态分解方法将振动信号转化为灰度图像,并输入深度残差网络进行处理。通过前向传播与反向传播优化网络结构和参数,从而实现水轮机状态的自动识别与分类。实验结果表明,本文所提方法在两种工况下的故障状态识别率均达99%以上,在混合工况下仍保持98.99%的准确率,显著优于传统的基线模型。本研究验证了有限元仿真数据用于故障诊断的可行性,为水轮机健康监测提供了一种高精度、强鲁棒性的智能诊断新途径。
Duy-Tang Hoang,Hee-Jun Kang.A survey on Deep Learning based bearing fault diagnosis[J].Neurocomputing,2018.
袁科研.基于图神经网络的轴向柱塞泵故障诊断方法研究[D].太原理工大学,2023(02).
段艳杰,吕宜生,张杰,赵学亮,王飞跃.深度学习在控制领域的研究现状与展望[J].自动化学报,2016(05).
雷春丽,夏奔锋,薛林林,焦孟萱,张护强.基于MTF-CNN的滚动轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2022(09).
高浩寒,潮群,徐孜,陶建峰,刘明阳,刘成良.小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断[J].北京航空航天大学学报,2023(01).
徐昌玲,黄家海,兰媛,武兵,钮晨光,马晓宝,李斌.基于D-1DCNN的轴向柱塞泵故障诊断研究[J].机电工程,2021(11).
袁科研,兰媛,黄家海,马晓宝,王君,李国彦,李利娜.基于GADF和ResNet的轴向柱塞泵复合故障诊断研究[J].机电工程,2023(06).
聂赛,杨雄,卢俊琦,章志平,秦程,孙洁,冯陈,张玉全,郑源.不同故障下水轮发电机组轴系的振动特性研究[J].水电能源科学,2024(04).
任晓磊,张昀保,张心欣,马园园.基于AHP-Fuzzy的小型水库标准化管理评价研究[J].海河水利,2025(08).
赵玉帛,丁晓格,刘露毅,张旭晴.基于机器学习Mod-EMD-BiLSTM组合模型的碳价格预测方法研究[J].工业技术经济,2025(07).
谭啸,劳鹏飞,李立.基于注意力卷积神经网络的水轮机健康状态评估研究[J].水电能源科学,2025(05).
黄夏倩.基于EMD-PCA-DeepConvLSTM的变压器智能故障诊断方法[J].水电站机电技术,2025(05).
周文,王晓松,刘大伟.水轮发电机设计及电磁特性分析[J].水电站机电技术,2024(10).
徐晖,黄程伟,嵇柏睿,冯超,姜禹,杨程皓.某机组定子线棒防晕结构电场仿真及试验[J].水电站机电技术,2025(08).
0
浏览量
下载量
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构