Page 129 - 2022年第53卷第6期
P. 129
电站三号机验证模型,得出以下结论:
( 1)DAE - MLP健康模型能更精确地拟合工况参数与振摆间映射关系,且表现更为稳定。相比于
传统降维方法,DAE能去除工况参数中的干扰因素,有效保留关键信息。值得注意的是,不适当的降
维方法反而会降低健康模型的表现。
(2)所提多尺度特征提取网络能够学习劣化趋势序列中的长期趋势与局部波动,实现高精度的劣
化趋势预测,且具有稳定的预测表现。
所提模型对准确评估抽水蓄能机组运行状态,预前制定检修决策具有重要意义。
参 考 文 献:
[ 1] CHENP,DENGY,ZHANGX,etal.DegradationtrendpredictionofpumpedstorageunitbasedonMIC - LGBM
andVMD - GRUcombinedmodel[J].Energies,2022,15(2):605.
[ 2] REHMANS,AL - HADHRAMILM,ALAM M M.Pumpedhydroenergystoragesystem:Atechnologicalreview
[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2015,44:586 - 598.
[ 3] SHANY,LIUJ,XUY,etal.Acombinedmulti - objectiveoptimizationmodelfordegradationtrendpredictionof
pumpedstorageunit [J].Measurement,2021,169:108373.
[ 4] ANX,YANGL,PANL.Nonlinearpredictionofconditionparameterdegradationtrendforhydropowerunitbased
onradialbasisfunctioninterpolationandwavelettransform [J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngi
neers,PartC:JournalofMechanicalEngineeringScience,2015,229(18):3515 - 3525.
[ 5] ANX,PANL,YANGL.Conditionparameterdegradationassessmentandpredictionforhydropowerunitsusing
ShepardsurfaceandITD [J].TransactionsoftheInstituteofMeasurementandControl,2014,36(8):1074 - 1082.
[ 6] ANX,PANL.Characteristicparameterdegradationpredictionofhydropowerunitbasedonradialbasisfunction
surfaceandempiricalmodedecomposition[J].JournalofVibrationandControl,2015,21(11):2200 - 2211.
[ 7] 刘东,赖旭,胡晓,等.基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究[J].水利学报,2021,52
(4):461 - 473.
[ 8] 胡晓,肖志怀,刘东,等.基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法[J].水利学报,2021,
52(4):474 - 485.
[ 9] 桂中华,张 浩,孙 慧 芳,等.水 电 机 组 振 动 劣 化 预 警 模 型 研 究 及 应 用 [J].水 利 学 报,2018,49(2):
216 - 222.
[10] 安学利,潘罗平,张飞,等.水电机组劣化 趋 势 混 合 预 测 模 型 [J].水 力 发 电 学 报,2014,33(3):286 -
291,310.
[11] HUX,LIC,TANG G.A hybridmodelforpredictingthedegradationtrendofhydropowerunitsbasedondeep
learning[C]??2019Prognostics& System HealthManagementConferenceQingdao(PHM- 2019Qingdao).IEEE,
2019.
[12] 安煌,赵荣珍.转子故障数据集降维的 CKLPMDP算法研究[J].振动与冲击,2021,40(9):37 - 42.
[13] 李慧,奚园园,马宇鑫,等.融 合 PCA和 ESN的 交 通 流 周 期 预 测 模 型 [J].西 安 电 子 科 技 大 学 学 报,
2019,46(1):20 - 26.
[14] 李红贤,韩延,吴敬涛,等.基于 ICA包络增强 MEMD的滚动轴承故障诊断 [J].航空动力学报,2021,
36(2):405 - 412.
[15] 王望望,邓林峰,赵荣珍,等.集成 KPCA与 t - SNE的滚动轴承故障特征提取方法 [J].振动工程学报,
2021,34(2):431 - 440.
[16] LIX,JIAR,ZHANGR,etal.AKPCA - BRANNbaseddata - drivenapproachtomodelcorrosiondegradationof
subseaoilpipelines[J].ReliabilityEngineering& System Safety,2022,219:108231.
[17] YANGC,MAJ,WANGX,etal.Anovelbased - performancedegradationindicatorRULpredictionmodeland
itsapplicationinrollingbearing[J].ISATransactions,2022,121:349 - 364.
[18] 来杰,王晓丹,向前,等.自编码器及其应用综述[J].通信学报,2021,42(9):218 - 230.
[19] 赵勇,徐华东,包伟华,等.基于多层感知机的过程变量趋势诊断方法研究及应用[J].流体测量与控制,
— 7 5 5 —