Page 129 - 2023年第54卷第11期
P. 129

Faultdiagnosisofhydropowerunitsbasedonenhancedhierarchical
                                          SymmetrizedDotPatternandResnet50

                                                                                       2
                                   1
                                                                                                    1
                                                                            1
                                                            1
                                               1
                     ZHANGTingting,WANGBin,WANGKun,XIANGLIYuxi,CHENFei,CHENDiyi
                       (1.CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling 712100,China;
                    2.StateKeyLaboratoryofWaterResourcesandHydropowerEngineeringScience,WuhanUniversity,Wuhan 430072,China)
                  Abstract:Imagetransformationhascertainpotentialinthefieldoffaultdiagnosisofhydropowerunits.Thetradi
                  tionalmethodsoftransformingone - dimensionaldataintoimageshastheproblems,suchasimagefeaturesingulari
                  ty ,thedifficultyofrepresentingmultiplesignalswithoneimage,andthelow accuracyofimagerecognition.
                  Therefore,thispaperproposesafaultdiagnosismethodbasedonenhancedhierarchicalsymmetrizeddotpattern
                  (EHSDP)anddeepresidualnetwork(Resnet50).Firstly,insteadofthetraditionalhierarchicaldecomposition,
                  theimagetransformationmethodofEHSDPisproposedbyutilizingthemovingdifferenceandmovingaverage
                  process,whichcanovercometheproblemofsinglesignalfeaturewhileimprovingtheimagetransformationefficien
                  cyby27.42%.Secondly ,thedecomposedvibrationsignalsareimagedtoobtaintheimagedatabaseofthehydro
                  powerunits ,andtheEHSDPimagesaredividedintoatrainingsetandavalidationset.TheResnet50modelis
                  trainedwiththetrainingsettoobtaintheoptimalmodelparameters.Then ,thevalidationsetimagesareinputinto
                  thetrainedResnet50 ,andtheextractedfeaturesarevisualizedwithTSNE.Thereisnoaliasinginthecharacteristic
                  signalsofeachstate.Finally ,theoutputimagefeatureclassificationrealizedthefaultdiagnosisofhydropowerunits
                  andtherealmachinedataofSK - 3#unitsofahydropowerplantwasusedforvalidation.Theresultsofbothsimula
                  tionexperimentsandexampleverificationshowthattheproposedmethodhasobviousadvantagesinallthecompari
                  sonmodels ,whichverifiestheeffectivenessandpracticalityoftheproposedmethodinthispaper.
                  Keywords:vibrationsignal;enhancehierarchy;imagerecognition;faultdiagnosis;datadriven


                                                                                    (责任编辑:王 婧)


                                               《水利学报》 征订启事


                   《水利学报》 创刊于 1956年,是中国水利学会、中国水利水电科学研究院、中国大
              坝工程学会主办的综合性学术刊物,是水利行业创刊最早、国内外最具影响的学术期刊,
              在水利工程类核心期刊中排第一位,被国内外多家检索系统收录。 《水利学报》 刊登反
              映水利、水电、水运领域较高水平的学术论文、专题综述和工程技术总结,开展学术论
              文的讨论和评论。主要专业范围包括:水文及水资源、水环境、防洪减灾、水力学、泥
              沙、灌溉及排水、岩土工程、水工结构及材料、河港及水运、水利水电施工及监理、水

              力机电、水利经济、水利史研究等。本刊邮局发行,邮发代号 2—183。每册 30元,全年
              订价 360元。


                   主编:程晓陶 国内统一刊号:CN11 - 1882?TV 国外代号:M216

                   地址:北京海淀区玉渊潭南路 3号中国水利水电科学研究院 D座 303室
                   邮政编码:100038
                   投稿网址:http:??jhe.ches.org.cn
                   联系电话:010 - 68785877;68786221;68785161;68786262;68786649
                   E - mail :slxb@iwhr.com



                                                                                      《水利学报》 编辑部

                                                                                                   3
                                                                                              —   1 9 1 —
   124   125   126   127   128   129   130   131   132