基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究

钟远锋; 何宇平; 陈志; 贺洁; 吴浩; 孙文昊

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251689

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基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-09-12

- 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究
- 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究
- 水电能源科学 2026年44卷第8期页码：197-202
- 作者机构：
  
  1. 贵州乌江水电开发有限责任公司构皮滩发电厂
  2. 南瑞集团有限公司
  3. 武汉大学动力与机械学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  华电科技项目(SDKJ-241672)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251689
  中图分类号： TV736
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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钟远锋, 何宇平, 陈志, 等. 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(8):197-202.

钟远锋, 何宇平, 陈志, et al. 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究[J]. 2026, 44(8): 197-202.
钟远锋, 何宇平, 陈志, 等. 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(8):197-202. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251689.

钟远锋, 何宇平, 陈志, et al. 基于Informer-Bayes的水电机组振动信号的自适应区间预测方法研究[J]. 2026, 44(8): 197-202. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251689.

摘要

水电机组由于长期运行在复杂工况下，机组会出现劣化现象，严重时可能导致设备故障甚至停机事故。因此，准确预测水电机组的振动趋势对于保障设备稳定运行至关重要。针对现有研究中侧重点预测、缺乏对振动信号波动特性的动态量化问题，提出了一种基于Informer-Bayes的水电机组振动信号自适应区间预测方法。该方法首先利用Informer模型对振动信号进行高精度点预测，再结合基于残差分析的贝叶斯动态修正方法实现区间宽度的自适应调整，以兼顾预测区间的覆盖率与紧致性。对实际水电机组运行数据开展的对比试验结果表明，所提方法的区间覆盖率、区间归一化平均宽度均优于固定区间构造方式，展现出良好的泛化能力与工程应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

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丁晨,刘梦,王官佳,杜伟,吴凤娇,王斌.基于WT和SVD的水电机组故障特征提取方法[J].水电与新能源,2024(01).

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