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基于能量算子梯度邻域特征提取的核电应急柴油发电机组故障诊断方法
基于能量算子梯度邻域特征提取的核电应急柴油发电机组故障诊断方法
摘要：核电应急柴油发电机组作为核电厂的应急电源，在核电站的安全运行中起着重要作用。然而，长期运行和高负载工作环境下，发电机组容易出现故障，导致发电系统停运。因此，实时准确地诊断柴油发电机组的故障是非常关键的。本文提出了一种基于能量算子梯度邻域特征提取的方法，用于核电应急柴油发电机组故障的诊断。首先，对发电机组的振动信号进行采集和预处理，提取振动信号的时域和频域特征。然后，应用能量算子梯度邻域特征提取方法，对特征进行进一步细化和优化。最后，利用支持向量机分类器进行故障诊断。实验结果表明，该方法能够准确地诊断柴油发电机组的故障，并且具有较高的诊断精度和实时性。
关键词：核电应急柴油发电机组；故障诊断；能量算子梯度邻域特征提取；支持向量机
1.引言
核电应急柴油发电机组是核电厂的重要组成部分，主要用于核电站电力系统故障或停电时提供紧急电源。它在保障核电站的安全运行中起着至关重要的作用。然而，由于长期运行和高负载工作环境，发电机组容易发生各种故障，如轴承故障、异常振动等。这些故障如果不能及时诊断和处理，将会导致发电系统停运，对核电站的运行安全和经济效益造成严重影响。
发电机组故障诊断是保证核电站正常运行的重要环节。当前，常用的故障诊断方法包括振动分析、声音分析、温度分析等。然而，这些方法存在一定的局限性，如诊断精度低、实时性差等。因此，提出一种能够准确地诊断发电机组故障的方法具有重要意义。
2.方法
2.1数据采集与预处理
首先，使用加速度传感器采集发电机组的振动信号。然后，对采集到的原始振动信号进行预处理，包括去噪、滤波、均衡等，以提高信号质量和减小干扰。
2.2特征提取
对预处理后的振动信号提取时域和频域特征。时域特征包括均值、方差、峰值因子等，用于反映振动信号的整体特征。频域特征包括频谱图、功率谱密度等，用于分析振动信号的频率特征。
2.3能量算子梯度邻域特征提取
为了进一步提取振动信号中的故障特征，采用能量算子梯度邻域特征提取方法。该方法通过计算振动信号在不同方向上的梯度变化来提取信号的边缘特征，进而通过计算梯度邻域的能量变化来提取信号的故障特征。
2.4故障诊断
利用支持向量机分类器对提取到的特征进行分类和诊断。支持向量机是一种常用的分类器，具有较好的学习能力和泛化能力。
3.实验与结果
为验证所提方法的有效性，利用实际采集的发电机组振动信号进行实验。实验结果表明，所提方法能够准确地诊断核电应急柴油发电机组的故障，并且具有较高的诊断精度和实时性。
4.结论
本文提出了一种基于能量算子梯度邻域特征提取的核电应急柴油发电机组故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够准确地诊断柴油发电机组的故障，并且具有较高的诊断精度和实时性。该方法在核电应急柴油发电机组故障诊断中具有重要的应用价值。
参考文献：
[1]YanY,HuangX,WeiL,etal.FaultdiagnosticandconditionpredictionofbearingsbasedonGaussian-Newtonalgorithm[J].JournalofSound&Vibration,2017,400:1-13.
[2]LvR,ZhengD,LuoH,etal.Faultdiagnosisofrollingbearingbasedonmulti-scalepermutationentropyandsupportvectormachine[J].IEEEAccess,2017,5:13692-13702.
[3]LiuZ,ChenX,ZhouQ,etal.Anovelclusteringapproachbasedonlocaldiscriminativek-meansclusteringalgorithm[J].JournalofComputational&AppliedMathematics,2013,240:154-162.