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基于优化VMD-CWT-RESNET的柴油发电机组柴油机故障诊断研究
1
作者
钟明威
尹志勇
+2 位作者
王勇
任晓琨
谢能旺
《兵器装备工程学报》
2025年第9期50-57,共8页
针对柴油发电机组柴油机故障特征难以提取和早期故障不易判断的问题,提出了一种基于优化VMD-CWT-RESNET相结合的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法对VMD超参数进行寻优,通过优化后VMD处理原始振动信号,以此降噪消除信号冗余和提取故障特征...
针对柴油发电机组柴油机故障特征难以提取和早期故障不易判断的问题,提出了一种基于优化VMD-CWT-RESNET相结合的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法对VMD超参数进行寻优,通过优化后VMD处理原始振动信号,以此降噪消除信号冗余和提取故障特征;再通过连续小波变换,将VMD处理后的信号转化为二维时频图;并将时频图输入深度残差网络进行训练,得到故障诊断模型。利用实验模拟不同负载条件下常见的故障方式,获取实验数据进行验证,测试集和验证集的准确率分别达到99.05%和98.37%,证明了方法的有效性;与传统的人工提取特征后结合用支持向量机和浅层CNN方法相比,该方法效果更好,可为柴油发电机组柴油机故障诊断提供参考。
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关键词
柴油发电机组
故障诊断
变分模态分解
连续小波变换
时频图
深度残差网络
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题名
基于优化VMD-CWT-RESNET的柴油发电机组柴油机故障诊断研究
1
作者
钟明威
尹志勇
王勇
任晓琨
谢能旺
机构
陆军工程大学石家庄校区
出处
《兵器装备工程学报》
2025年第9期50-57,共8页
文摘
针对柴油发电机组柴油机故障特征难以提取和早期故障不易判断的问题,提出了一种基于优化VMD-CWT-RESNET相结合的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法对VMD超参数进行寻优,通过优化后VMD处理原始振动信号,以此降噪消除信号冗余和提取故障特征;再通过连续小波变换,将VMD处理后的信号转化为二维时频图;并将时频图输入深度残差网络进行训练,得到故障诊断模型。利用实验模拟不同负载条件下常见的故障方式,获取实验数据进行验证,测试集和验证集的准确率分别达到99.05%和98.37%,证明了方法的有效性;与传统的人工提取特征后结合用支持向量机和浅层CNN方法相比,该方法效果更好,可为柴油发电机组柴油机故障诊断提供参考。
关键词
柴油发电机组
故障诊断
变分模态分解
连续小波变换
时频图
深度残差网络
Keywords
diesel engine generator set
fault diagnosis
variational mode decomposition
continuous wavelet transform
time frequency chart
deep residual network
分类号
TM314 [电气工程]
TK428 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于优化VMD-CWT-RESNET的柴油发电机组柴油机故障诊断研究
钟明威
尹志勇
王勇
任晓琨
谢能旺
《兵器装备工程学报》
2025
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