基于多重分形谱及支持向量机的水电机组轴系故障识别

孟繁聪; 吉俊杰; 薛小兵; 姚航宇; 胡飞; 潘伟峰; 白亮

doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2022.05.020

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基于多重分形谱及支持向量机的水电机组轴系故障识别

故障与分析 | 更新时间：2025-06-11

- 基于多重分形谱及支持向量机的水电机组轴系故障识别
- Identification of Hydropower Unit Shafting Fault Based on Multifractal Spectrum and Support Vector Machine
- 湖南电力 2022年42卷第5期页码：114-118
- 作者机构：
  
  1. 华东宜兴抽水蓄能有限公司,江苏宜兴,214205
  2. 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏,南京,211000
  3. 西安理工大学,陕西,西安,710048
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.1008-0198.2022.05.020
  中图分类号： TV738
- 纸质出版日期：2022
- 稿件说明：
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孟繁聪, 吉俊杰, 薛小兵, 姚航宇, 胡飞, 潘伟峰, 白亮. 基于多重分形谱及支持向量机的水电机组轴系故障识别[J]. 湖南电力, 2022, 42(5): 114-118.

MENG Fancong, JI Junjie, XUE Xiaobing, et al. Identification of Hydropower Unit Shafting Fault Based on Multifractal Spectrum and Support Vector Machine[J]. 2022, 42(5): 114-118.
孟繁聪, 吉俊杰, 薛小兵, 姚航宇, 胡飞, 潘伟峰, 白亮. 基于多重分形谱及支持向量机的水电机组轴系故障识别[J]. 湖南电力, 2022, 42(5): 114-118. DOI： 10.3969/j.issn.1008-0198.2022.05.020.

MENG Fancong, JI Junjie, XUE Xiaobing, et al. Identification of Hydropower Unit Shafting Fault Based on Multifractal Spectrum and Support Vector Machine[J]. 2022, 42(5): 114-118. DOI： 10.3969/j.issn.1008-0198.2022.05.020.

摘要

针对水电机组轴系振动故障诊断

提出多重分形谱和支持向量机相结合的故障分类识别方法。该方法首先利用多重分形谱算法提取振动信号的特征数据

然后将该特征数据作为支持向量机的输入向量来实现故障的分类识别。实验数据表明

该方法能比较准确地识别轴系常见故障

为水电机组轴系故障智能识别提供了一种新的思路。

Abstract

A method based on multifractal spectrum and support vector machine is proposed for fault identification of shafting system of hydropower units. Firstly

the multifractal spectrum algorithm is used to extract the feature data of vibration signals

and then the feature data is used as the input vector of support vector machine to realize the fault classification. The experimental data show that the method can accurately identify the common shafting faults

and provide a new method for the intelligent identification of shafting faults of hydropower units.

关键词

Keywords

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