申请/专利权人：国网黑龙江省电力有限公司牡丹江水力发电总厂;南京南瑞水利水电科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932215A

主分类号：G06F18/00

分类号：G06F18/00;G06F18/10;G06N20/00;G06F18/213;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种分布式水轮机气蚀状态诊断方法及系统，涉及水轮机故障诊断技术领域，包括通过对水轮机运行信号进行降噪处理，采用小波阈值去噪方法进行滤波处理，将滤波处理后的信号进行多维特征提取，基于粒子群算法的故障识别方法对数据集进行分类，采集数据集的实时数据，对水轮机气蚀空化的故障进行诊断。本发明通过对提取的高维特征降维，能够有效解决多样本和多维特征带来的计算量过大和计算效率低等问题，得到SVM的最优分类结果，保证了对水轮机空化故障的精准诊断，基于粒子群算法的SVM故障识别方法能够精准识别水轮机的空化故障。

主权项：1.一种分布式水轮机气蚀状态诊断方法，其特征在于：包括，通过改进小波阈值的变分模态分解方法，对水轮机运行信号进行降噪处理，获取噪声分量采集信号，采用小波阈值去噪方法进行滤波处理；将滤波处理后的信号进行多维特征提取，通过计算谱峭度找到暂态成分的频域位置，对淹没在噪声背景中的信号进行恢复，得到信号样本数据集；基于粒子群算法的故障识别方法对数据集进行分类，采集数据集的实时数据，对水轮机气蚀空化的故障进行诊断。

全文数据：

权利要求：

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