基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究

左罗; 茹沛泽; 杨鸿宇; 田青青; 田雨

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250574

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基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究
- 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究
- 水电能源科学 2025年43卷第10期页码：168-172
- 作者机构：
  
  1. 河南水投申城四水同治工程管理有限公司
  2. 华北水利水电大学水利学院
  3. 中国水利水电科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河南省科技攻关项目(242102321127)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250574
  中图分类号： TV675
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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左罗, 茹沛泽, 杨鸿宇, 等. 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(10):168-172.

左罗, 茹沛泽, 杨鸿宇, et al. 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究[J]. 2025, 43(10): 168-172.
左罗, 茹沛泽, 杨鸿宇, 等. 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(10):168-172. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250574.

左罗, 茹沛泽, 杨鸿宇, et al. 基于CWT-CNN模型的泵站机组故障诊断研究[J]. 2025, 43(10): 168-172. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250574.

摘要

针对泵站机组振动信号非平稳特性和传统故障诊断方法特征提取依赖经验的问题，提出一种基于连续小波变换(CWT)与卷积神经网络(CNN)融合的故障诊断模型，该模型以转子不对中、碰摩及其耦合故障为研究对象，通过CWT将振动信号转换为时频图像，利用CNN实现端到端的特征学习与分类。试验结果表明，该模型在泵站机组轴承故障数据集上的平均诊断准确率达98.7%

较传统支持向量机(SVM)、单一CNN模型分别提升13.6%、5.6%

且抗噪性能优良。模型创新性地集成小波基自适应选择、时频图生成和多尺度特征提取模块，能够显著提升复杂工况下泵站机组的故障识别能力，为水利工程机电设备的智能运维提供了有效解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

Zhipeng Feng,Ming Liang,Fulei Chu.Recent advances in time–frequency analysis methods for machinery fault diagnosis: A review with application examples[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2013.

张冬生,顾挺,窦学刚,付晓宇,杨浩.浅析锦屏水电站机组状态在线监测系统[J].水电与新能源,2013(01).

李宝,李俊梅,钮月磊,高航,于永海.基于大数据技术的多沙水流泵站故障诊断方法[J].水电能源科学,2020(05).

魏学锋,姬升阳,刘志辉,鹿明明,徐恺,肖龙,李超顺.基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断[J].水电能源科学,2025(05).

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