摘要
本发明公开了一种水轮机组设备状态综合评价方法及系统,方法包括以下步骤:S1、获取水电机组振动信号,对其进行预处理,得到降噪处理后的振动信号;S2、对降噪处理后的振动信号按照预设比例划分训练集和测试集;S3、将训练集输入GWO‑SVM模型进行训练,得到训练好的GWO‑SVM模型;S4、将测试集输入训练好的GWO‑SVM模型,得到水电机组故障诊断的分类结果。对水电机组振动信号进行降噪处理,降低噪声对振动信号的干扰,提高信号中有效信息的比重,可以更好的表达水电机组振动信号的故障特征信息,引入GWO‑SVM模型进行水电机组故障诊断,使得水电机组故障诊断的结果更加精确、故障判断速度更快。
技术关键词
水轮机组设备
状态综合评价方法
水电机组
综合评价系统
表达式
信号分析
控制策略
模型训练模块
故障特征信息
非线性
故障诊断模块
训练集
因子
子模块
重构
符号
标签
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
语义知识图谱
管理方法
运动姿态数据
知识图谱路径
心率
无人机集群
动态规划方法
充电站
时间钟
无人机路径规划
关键点
训练系统
健康数据分析方法
偏差
改进型动态
门控循环单元
分类特征
线性回归模型
数据
锂电池寿命预测