基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断

朱文鑫; 王淑青

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231178

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基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-07-09

- 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断
- 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断
- 水电能源科学 2024年42卷第4期页码：173-177
- 作者机构：
  
  湖北工业大学电气与电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231178
  中图分类号： TV734
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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朱文鑫, 王淑青. 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断[J]. 水电能源科学, 2024,42(4):173-177.

朱文鑫, 王淑青. 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断[J]. 2024, 42(4): 173-177.
朱文鑫, 王淑青. 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断[J]. 水电能源科学, 2024,42(4):173-177. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231178.

朱文鑫, 王淑青. 基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断[J]. 2024, 42(4): 173-177. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231178.

摘要

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点，提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先，采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数，达到振动信号最佳分解降噪效果；其次，对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构，计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量；最后，将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%

验证了该方法的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

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