基于EMD-DRSN和ILSO-SVM的水电机组故障诊断

摘要： 水电机组的振动信号中蕴藏着丰富的机组状态信息，如果能充分地提取并有效地利用其所含的故障特征，将对识别机组状态、诊断机组故障带来极大的便利。为充分地提取振动信号所蕴含的故障特征，将深度残差收缩网络（DRSN）与经验模态分解（EMD）相结合，前者挖掘数据隐藏信息，后者提取时频特征，进而形成融合特征。随后，为有效利用这些故障特征，采用改进光谱优化算法（ILSO）对支持向量机（SVM）... （共6页）