基于流形学习方法的汽轮机组振动特征提取

被引：14

作者：

何青 ^{[1
]}

解芳芳 ^{[1
]}

李红 ^{[1
]}

蓝澜 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室

来源：

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

汽轮机振动; 故障诊断; 特征提取; 流形学习方法; 局部线性嵌入法;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2014.04.023

中图分类号：

TM621.3 [发电设备];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学习方法进行故障特征提取后的诊断结果与小波包分析方法相比,诊断正确率明显提高。

引用

页码：705 / 708 +779-780

页数：6

共 6 条