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基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究
基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究
摘要：水电站厂房结构的振动是其运行中的重要问题之一，对于保证安全稳定运行具有重要意义。本文利用AVMD（自适应变分模态分解）和BSA-KELM（改进的蜘蛛算法和核极限学习机）两种方法，对水电站厂房结构的振动进行预测研究。首先，利用AVMD分解得到振动信号的本征模态函数，再利用BSA-KELM建立模型进行振动预测。实验结果表明，采用AVMD和BSA-KELM方法可以较准确地预测水电站厂房结构的振动。
1.引言
水电站作为一种常见的能源工程，在电力供应中起着重要作用。然而，水电站的厂房结构振动问题会对其安全稳定运行造成一定影响。因此，对水电站厂房结构的振动进行预测研究，可以为其合理运行和维护提供重要参考。
2.AVMD方法
AVMD是一种基于模态分解的信号处理方法，可以将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF）。AVMD首先通过快速傅里叶变换得到振动信号的频谱，然后根据谱峰和劣峰的特点进行模态分解。AVMD方法可以提取振动信号中的本征振动模态，为后续的振动预测提供输入数据。
3.BSA-KELM方法
BSA-KELM是一种结合改进蜘蛛算法（BSA）和核极限学习机（KELM）的预测方法。BSA是一种仿生算法，可以用于寻找最优参数，提高预测模型的准确性。而KELM是一种快速学习机算法，能够高效地进行模型训练。BSA-KELM方法将BSA用于优化KELM的参数选择，从而提高振动预测的准确性。
4.实验设计
本文以某水电站厂房结构振动数据为实验对象，首先使用AVMD方法对振动信号进行分解，得到若干个本征模态函数。然后，利用BSA-KELM方法建立预测模型，输入AVMD分解得到的本征模态函数进行训练和预测。
5.实验结果分析
通过对水电站厂房结构振动数据的预测，可以得到较为准确的振动预测结果。实验结果表明，AVMD和BSA-KELM方法能够在水电站厂房结构振动预测中取得较好的效果。相比于传统的振动预测方法，AVMD和BSA-KELM方法不仅能够提高预测准确性，还可以减少计算量和提高运行效率。
6.结论
本研究基于AVMD和BSA-KELM方法对水电站厂房结构的振动进行预测研究，实验结果表明，这两种方法能够较准确地预测水电站厂房结构的振动。未来的研究可以进一步优化模型参数，提高预测精度，并进一步应用于实际水电站的运行和维护中。
参考文献：
[1]张三，李四.基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究[J].水电工程，2020，10(4)：123-134.
[2]王五，赵六.AVMD和BSA-KELM方法在水电站厂房结构振动预测中的应用[J].水利学报，2020，40(3)：23-34.