基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测

陈天涯; 陈盛; 郑阳; 王卫玉; 陈启卷

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222408

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基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测

机电与控制工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测
- 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测
- 水电能源科学 2023年第9期页码：159-163
- 作者机构：
  
  1. 武汉大学动力与机械学院
  2. 五凌电力科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省博士后科技活动项目择优资助(2018-73)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222408
  中图分类号： TV734;TP18
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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陈天涯, 陈盛, 郑阳, 等. 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测[J]. 水电能源科学, 2023,(9):159-163.

陈天涯, 陈盛, 郑阳, et al. 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测[J]. 2023, (9): 159-163.
陈天涯, 陈盛, 郑阳, 等. 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测[J]. 水电能源科学, 2023,(9):159-163. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222408.

陈天涯, 陈盛, 郑阳, et al. 基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测[J]. 2023, (9): 159-163. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222408.

摘要

针对水电机组振动信号的非线性和非平稳性及预测的时效性要求，提出了基于VMD-CIMFs-TCN的水电机组振动预测模型。首先采用VMD算法对振动信号进行分解得到信号失真度最小的IMFs分量，实现对振动信号的精确分解；其次通过计算各IMFs分量的功率谱熵和排列熵，实现IMFs分量的聚合以减小预测过程模型的计算量；最后利用TCN网络实现CIMFs的精确预测，并将其相加得到最终的振动信号预测结果。分析表明，该方法在保证预测精度的前提下缩短了预测所需的时间，满足了预测模型的时效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

Variational Mode Decomposition.[J]. Konstantin Dragomiretskiy;Dominique Zosso.IEEE Trans. Signal Processing,2014

基于CEEMD和排列熵的SAR窄带干扰抑制方法[J]. 闵林;张衡瑞;吕宗森;李宁;赵建辉.雷达科学与技术,2022(05)

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