基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测

马泽宁; 郑阳; 柳无双; 田波; 陈启卷

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103

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基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测
- 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测
- 水电能源科学 2024年第11期页码：160-163+159
- 作者机构：
  
  武汉大学动力与机械学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省自然科学基金联合基金项目(2022CFD165)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103
  中图分类号： TP18;TV734
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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马泽宁, 郑阳, 柳无双, 等. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 水电能源科学, 2024,(11):160-163+159.

马泽宁, 郑阳, 柳无双, et al. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 2024, (11): 160-163+159.
马泽宁, 郑阳, 柳无双, 等. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 水电能源科学, 2024,(11):160-163+159. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103.

马泽宁, 郑阳, 柳无双, et al. 基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测[J]. 2024, (11): 160-163+159. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232103.

摘要

通过对水电机组建立有效的振动趋势预测模型，可预知机组运行状态并保障其运行安全。针对振动信号非线性与非平稳性的特性，提出基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测模型。首先通过正弦余弦算法(SCA)对自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和时间卷积网络(TCN)的各参数进行寻优，提高算法的预测精度；然后通过优化的CEEMDAN算法分解与功率谱熵、近似熵及相关系数共同构建的综合降噪指标筛选，得到有效的IMF分量；最后通过优化的TCN完成对各个分量的预测，将各分量预测结果叠加实现对原始振动信号的趋势预测。电站实际数据测试表明，该方法能够精确可靠地预测振动信号发展趋势。

Abstract

关键词

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