基于SVD-CWT和CNN的水輪發(fā)電機轉子故障識別

摘要： 水輪發(fā)電機轉子振動故障識別是水電站運維的重難點問題，為此提出一種基于轉子振動信號的故障識別方法。首先針對發(fā)電機轉子的非平穩(wěn)和非線性振動信號，采用奇異值分解（SVD）并結合能量差分譜理論進行降噪預處理；對預處理數(shù)據(jù)使用連續(xù)小波變換（CWT）轉換為時頻圖并形成圖像數(shù)據(jù)集；然后將該圖像數(shù)據(jù)集作為卷積神經網(wǎng)絡（CNN）輸入，通過CNN多層池化及卷積形成分布式故障特征表達，最終實現(xiàn)發(fā)電機... （共5頁）