基于MIC与BiGRU的水电机组振动趋势预测

摘要：

为提高水电机组振动趋势预测的准确率,本研究提出了一种基于最大信息系数(MIC)与双边门控循环神经网络(BiGRU)的水电机组振动趋势预测模型.首先,预处理阶段采用小波系数阈值去噪(WTD)方法对历史振动信号数据进行降噪处理以消除强背景噪声的干扰,并将振动信号划分为多个训练样本以改善算法的鲁棒性;其次考虑水力、电气与机械不平衡力因素的影响,基于MIC对与振动信号关联性强的状态参数进行特征选择作为模型的参考输入;再采用BiGRU网络建立振动信号预测模型,进行超前多步的振动信号趋势预测;最后利用训练好的模型对在线获取的振动数据进行实时预测.为评估模型的预测性能,本研究采集某抽水蓄能水电站的振动监测数据进行多组对比实验,验证了所提方法具有较好的预测能力和泛化能力,适用于水电机组振动的趋势预测.

关键词：最大信息系数法、BiGRU、小波阈值去噪、信号处理、特征选择、趋势预测

所属期刊栏目：52

分类号：TV738(水能利用、水电站工程)

资助基金：国家自然科学基金;武汉市应用基础前沿专项;湖北省自然科学基金

在线出版日期：2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：612-621,632