基于ICEEMDAN和CNN的水电机组故障诊断

摘要： 为实现水电机组故障的准确识别，首先结合改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解模型（ICEEMDAN）和相关性分析方法对振动信号进行分解及重构处理；接着，为解决因卷积神经网络（CNN）输入具有多样性问题，比较分析了3种不同输入信号构造方式对CNN模型故障诊断识别准确率的影响；最终选定了一维重构信号的方形矩阵形式作为CNN的输入方式，通过某电厂转轮室碰摩故障实测数据验证该方法能有效... （共6页）