基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测

朱雯琪; 冯陈; 周宇轩; 张陈瑞; 韩昊轩

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240425

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基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测
- 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测
- 水电能源科学 2024年第8期页码：160-163+131
- 作者机构：
  
  河海大学电气与动力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年基金项目(52209110);中央高校基本科研业务费专项资金项目(B220202005);中国博士后科学基金面上基金项目(2022M711017)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240425
  中图分类号： TH113.1;TV743
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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朱雯琪, 冯陈, 周宇轩, 等. 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测[J]. 水电能源科学, 2024,(8):160-163+131.

朱雯琪, 冯陈, 周宇轩, et al. 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测[J]. 2024, (8): 160-163+131.
朱雯琪, 冯陈, 周宇轩, 等. 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测[J]. 水电能源科学, 2024,(8):160-163+131. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240425.

朱雯琪, 冯陈, 周宇轩, et al. 基于EMD-KPCA-LSTM的抽水蓄能机组振动预测[J]. 2024, (8): 160-163+131. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240425.

摘要

针对抽水蓄能机组振动信号时间序列高度非线性、非平稳性等导致常规预测方法难以准确预测的问题，构建了结合经验模态分解(EMD)、由主成分分析(PCA)改进的核主成分分析(KPCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的抽水蓄能机组振动预测模型。该模型利用EMD算法首先将振动信号进行分解，再利用KPCA筛选出关键影响因子，最后通过LSTM对特征序列进行时间动态建模，实现对抽水蓄能机组振动预测。试验结果表明，所建模型相较传统的LSTM、EMD-LSTM等预测模型具有更好的预测效果，可以更精确地预测振动信号的变化趋势。

Abstract

关键词

Keywords

references

杨雄,聂赛,章志平,刘泽,卢俊琦,汤络翔,冯陈,张玉全,郑源.基于TPA机制改进的VMD-GRU抽水蓄能机组振动预测[J].水电与抽水蓄能,2023(01).

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