基于EMD-DRSN和ILSO-SVM的水電機(jī)組故障診斷

摘要： 水電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)藏著豐富的機(jī)組狀態(tài)信息，如果能充分地提取并有效地利用其所含的故障特征，將對(duì)識(shí)別機(jī)組狀態(tài)、診斷機(jī)組故障帶來極大的便利。為充分地提取振動(dòng)信號(hào)所蘊(yùn)含的故障特征，將深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（DRSN）與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）相結(jié)合，前者挖掘數(shù)據(jù)隱藏信息，后者提取時(shí)頻特征，進(jìn)而形成融合特征。隨后，為有效利用這些故障特征，采用改進(jìn)光譜優(yōu)化算法（ILSO）對(duì)支持向量機(jī)（SVM）... （共6頁）