水轮发电机组振动特征提取与智能诊断方法优化研究

丹 刘(红河广源水电开发有限公司，中国)

摘要

针对水轮发电机组安全稳定运行对电力系统至关重要且振动是其状态监测与故障诊断关键指标，以及振动特征提取有效性与智能诊断精度不足的问题，本研究旨在优化其特征提取与诊断方法，具体通过分析振动信号特性、采用小波去噪预处理并提取时域、频域及时频域多维度特征参数，进而提出特征选择算法筛选高敏感性特征并构建引入注意力机制的卷积神经网络模型以增强对关键故障特征的辨识能力。经典型故障案例验证，优化后的方法有效提升了特征集的代表性与诊断模型的准确率及泛化能力，为水轮发电机组的智能故障诊断提供理论依据与可行方案。

关键词

水轮发电机组；振动特征提取；智能诊断；特征选择；注意力机制

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/slkxyjs.v8i12.34884