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基于改进动态模态分解的水轮机空化状态识别研究

基于改进动态模态分解的水轮机空化状态识别研究

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作者：邓常亮西安理工大学

学位级别：硕士

水轮机是水力机械进行能量转换的重要设备,在长期运行过程中可能会遭受空化问题的影响,导致设备性能下降、效率降低甚至发生故障,因此实时监测和准确识别水轮机的空化状态对于设备的安全运行和性能优化具有重要意义。传统信号分析和模... 详细信息

水轮机是水力机械进行能量转换的重要设备,在长期运行过程中可能会遭受空化问题的影响,导致设备性能下降、效率降低甚至发生故障,因此实时监测和准确识别水轮机的空化状态对于设备的安全运行和性能优化具有重要意义。传统信号分析和模态分解方法,对具有非平稳、非线性特点的水轮机空化信号进行处理时存在模态混叠、端点效应及参数依赖等问题,而动态模态分解算法作为从流场领域引申而来的一种新颖的模态分解算法,可以将信号分解为一系列单频模态分量,有效捕捉信号的频谱特征,很好的避免了上述问题,在水轮机空化特征提取和状态监测领域有很大的应用的潜力。论文以动态模态分解算法为基础,通过优化算法对相空间重构Hankel矩阵结构进行优化、对分解截断秩进行自适应选取,进一步改进动态模态分解算法,提高信号的时变特性分析能力。结合改进动态模态分解算法与极限学习机算法,建立空化状态识别模型,进而实现对水轮机空化状态的精确识别。主要研究内容如下:(1)基于IEPE型振动加速度传感器、USB4431采集卡硬件设备和LabVIEW软件设计出一套数据采集系统,通过集成测试验证了采集系统的合理性。在某电站混流式水轮机真机进行空化实验,利用采集系统对振动信号进行数据采集。(2)采用粒子群优化算法对采集信号重构Hnakel矩阵的行数进行优化,减小重构误差;利用最优奇异值硬阈值技术对分解截断秩进行自适应选取,避免手动调参耗时长的问题,达到对动态模态分解算法进行改进的目的。构建仿真信号对改进算法的可行性和有效性进行验证,利用改进算法对采集到的振动信号进行分解重构、提取时频域特征值。采用方差分析法进行特征筛选,构建出表征空化的特征向量矩阵。(3)通过极限学习机算法对水轮机空化进行分类识别训练,并与随机森林、BP神经网络进行对比,结果表明:极限学习机的训练速度更快、识别精度更高。利用减法优化平均器算对极限学习机模型的初始化参数进行寻优,并引入灰狼算法和粒子群算法作为对比算法得到SABO-ELM、GWO-ELM和PSO-ELM模型。对比特征筛选前后原始极限学习机模型的识别准确率及特征筛选后三种优化ELM模型和传统ELM模型的分类识别准确率,结果表明:特征筛选后ELM模型的平均识别准确率提高了2.96%,特征筛选有助于增强模型的预测性能;三种优化ELM模型的识别精度均优于传统ELM模型,其中SABO-ELM模型的平均准确率最高,相较于ELM模型准确率提高了7.91%。

关键词：空化动态模态分解最优奇异值硬阈值技术极限学习机减法平均优化器

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