基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测方法及系统

本申请涉及水电机组监测技术领域，具体而言，涉及一种基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测方法及系统。其中，基于高频分量平滑采样的水电机组状态预测方法包括：S1：获取目标水电机组的振动信号；S2：基于定值循环搜索法，对TVF‑EMD中的超参数进行寻优；S3：采用优化后的TVF‑EMD对振动信号进行分解，得到一组包含有多个高频信号分量的本征模态函数；S4：对高频信号分量进行三次B样条拟合平滑，得到平滑信号；S5：对平滑信号进行固定间隔的稀疏采样，得到信号序列；S6：将子信号输入LSTM模型进行训练与状态预测，求和得到最终预测结果；子信号包括本征模态函数与信号序列；其相比传统方法能更有效捕捉状态演化特征，预测精度显著提升。