基于ICEEMDAN和CNN的水電機(jī)組故障診斷

摘要： 為實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組故障的準(zhǔn)確識(shí)別，首先結(jié)合改進(jìn)的自適應(yīng)白噪聲完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模型（ICEEMDAN）和相關(guān)性分析方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解及重構(gòu)處理；接著，為解決因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）輸入具有多樣性問(wèn)題，比較分析了3種不同輸入信號(hào)構(gòu)造方式對(duì)CNN模型故障診斷識(shí)別準(zhǔn)確率的影響；最終選定了一維重構(gòu)信號(hào)的方形矩陣形式作為CNN的輸入方式，通過(guò)某電廠轉(zhuǎn)輪室碰摩故障實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該方法能有效... （共6頁(yè)）