何洋洋
- 作品数：4 被引量：32H指数：2
- 供职机构：西安理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程理学电气工程更多>>
- 一种水电机组的振动故障诊断方法
- 本发明涉及一种水电机组的振动故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，利用随机共振技术对采集到的原始振动信号进行去噪处理；步骤二，利用多维度排列熵技术对去噪后的振动信号进行特征向量的提取；步骤三，建立基于改进粒子群算法优化支持...
- 贾嵘何洋洋党建董开松李臻沈渭程马喜平
- 文献传递
- 基于随机共振和多维度排列熵的水轮发电机组振动故障诊断研究
- 随着我国水电事业的蓬勃发展，水力发电的比重以及机组的容量都在不断增大，机组一旦发生事故，不仅影响水电站或水电厂自身的安全，而且也会对电网的稳定运行造成重大影响。在水轮发电机组中，大约80%的故障在振动信号中都有所反映，因...
- 何洋洋
- 关键词：水轮发电机组振动故障诊断随机共振
- 文献传递
- 基于随机共振和多维度排列熵的水电机组振动故障诊断被引量：14
- 2015年
- 针对强噪声背景下难以提取水电机组振动故障特征的问题,提出了一种基于随机共振(SR)去噪和多维度排列熵(MPE)提取振动信号特征向量的故障诊断方法。首先,采用随机共振对振动信号进行去噪,增强信号的信噪比;继而利用多维度排列熵提取去噪信号的特征向量,最后将其输入所建立的改进粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)模型,实现故障的识别与诊断。仿真结果表明,该方法具有较高的诊断精度。
- 何洋洋贾嵘李辉董开松
- 关键词：随机共振支持向量机故障诊断水电机组
- 水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断被引量：20
- 2016年
- 针对传统方法难以精确检测水轮发电机组的非平稳振动信号以及现有振动故障诊断方法精度低等问题,本文首先引入排列熵算法对其进行检测与分析,进而引入多维度排列熵算法,以实现对非平稳振动信号的特征提取,构造故障样本数据,并将其作为基于遗传算法的支持向量机诊断模型的输入,从而完成故障的诊断与识别。仿真实例表明,排列熵能够有效检测非平稳振动信号的突变,多维度排列熵与支持向量机相结合的故障诊断方法可有效识别机组的异常情况,具有较高的诊断精度。
- 党建何洋洋贾嵘董开松谢永涛
- 关键词：水轮发电机组非平稳支持向量机故障诊断
