基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警

作     者：皮有春 谭鋆 郭钰静 黄正海 肖燕凤 陈言 PI You-chun;TAN Yun;GUO Yu-jing;HUANG Zheng-hai;XIAO Yan-feng;CHEN Yan

作者机构：中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443000 上海长庚信息技术股份有限公司上海201209 

出 版 物：《中国农村水利水电》 (China Rural Water and Hydropower)

年 卷 期：2024年第3期

页      面：244-249页

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 080703[工学-动力机械及工程] 080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：水轮发电机组状态趋势预警高级应用研发(1520020007) 

主　　题：水轮发电机组 BES VMD GRU 振动故障 

摘      要：针对水轮发电机组受水、机、电等因素相互耦合,早期故障特征被电磁和噪声所淹没难以提取的问题,设计了一种基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警方法。首先,采用BES算法对变分模态VMD的参数进行寻优,得到最佳的分解层数、惩罚因子和模态个数,然后采用最优的VMD算法对水轮发电机组早期的振动特征进行提取,最后将早期的振动特征输入GRU神经网络预测算法进行训练、验证和测试。仿真结果和工程实例表明,该方法可以有效快速准确提取水轮发电机组的早期微弱振动特征,实现水轮发电机组的早期故障预警,具有较高的工程应用价值。