流形算法及其水電機(jī)組噪聲源檢測(cè)

【摘要】：小水電作為清潔的可再生能源,是國(guó)家能源發(fā)展的重點(diǎn)戰(zhàn)略方向。但是目前大多數(shù)的水電站對(duì)水電機(jī)組的異常噪聲和故障診斷主要采用人工判斷方式,不僅速度慢而且還會(huì)影響判斷的準(zhǔn)確性,因此需要研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別方法。流形學(xué)習(xí)具有探索數(shù)據(jù)集內(nèi)在規(guī)律的能力,如何將流形學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于水電機(jī)組噪聲源識(shí)別中具有研究?jī)r(jià)值。 本文分析了水電機(jī)組噪聲信號(hào)的特點(diǎn)以及流形學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在水電機(jī)組噪聲源識(shí)別上所面臨的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了針對(duì)性的流形學(xué)習(xí)方法。主要工作如下： (1)分析了造成水電機(jī)組異常振動(dòng)的原因以及水電機(jī)組振動(dòng)噪聲的特點(diǎn),并詳細(xì)介紹水電機(jī)組振動(dòng)噪聲去噪方法。 (2)提出了基于QR分解的增量式類(lèi)內(nèi)局部保持降維算法IWDA。該算法是針對(duì)線性可分問(wèn)題的特征降維算法,具有增量計(jì)算能力和良好的局部空間結(jié)構(gòu)保持能力,能夠?qū)︻?lèi)內(nèi)聚簇?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行有效分類(lèi)。 (3)提出基于QR分解的增量式核判別分析法IKDR/QR。該算法在IWDA的基礎(chǔ)上,引入核方法,以使其適用于水電機(jī)組這樣的復(fù)雜非線性設(shè)備。由于水電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲樣本難以獲取,導(dǎo)致訓(xùn)練初期訓(xùn)練樣本不足而需要在線學(xué)習(xí)。IKDR/QR算法能夠有效地降低在線學(xué)習(xí)過(guò)程中核矩陣的構(gòu)造開(kāi)銷(xiāo)以及核矩陣的存儲(chǔ)空間,提升在線學(xué)習(xí)的效率。 (4)將IKDR/QR算法應(yīng)用于水電機(jī)組噪聲源在線檢測(cè)中。通過(guò)噪聲源在線檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了IKDR/QR在水電機(jī)組噪聲源識(shí)別上的有效性。 【關(guān)鍵詞】：水電機(jī)組 噪聲源識(shí)別 在線學(xué)習(xí) 流形學(xué)習(xí) 核方法
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TM312;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 水電機(jī)組噪聲源檢測(cè)的意義9-10
• 1.2 流形學(xué)習(xí)與故障檢測(cè)10-14
• 1.2.1 流形學(xué)習(xí)的概念10-11
• 1.2.2 流形學(xué)習(xí)方法在故障檢測(cè)上的研究狀況11-14
• 1.3 流形學(xué)習(xí)在水電機(jī)組噪聲源檢測(cè)中的應(yīng)用潛力14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 水電機(jī)組噪聲源信號(hào)提取及其去噪方法17-24
• 2.1 水電機(jī)組噪聲源噪聲信號(hào)分析17-19
• 2.1.1 水電機(jī)組振動(dòng)噪聲信號(hào)特點(diǎn)分析17-18
• 2.1.2 水電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲產(chǎn)生原因分析18-19
• 2.2 基于小波分析理論的去噪方法19-23
• 2.2.1 傅立葉變換20-21
• 2.2.2 小波變換21-22
• 2.2.3 小波去噪22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 適于線性系統(tǒng)在線學(xué)習(xí)的流形學(xué)習(xí)算法研究24-35
• 3.1 幾種代表性的流形學(xué)習(xí)算法24-26
• 3.1.1 主成分分析24
• 3.1.2 Fisher判別分析24-25
• 3.1.3 類(lèi)內(nèi)特性保持的Fisher判別分析法25-26
• 3.2 基于QR分解的線性判別分析法26-28
• 3.2.1 在線學(xué)習(xí)問(wèn)題26-27
• 3.2.2 基于QR分解的降維算法的描述27-28
• 3.3 增量式類(lèi)內(nèi)局部保持降維算法28-31
• 3.3.1 增量式類(lèi)內(nèi)局部保持降維算法的描述28-30
• 3.3.2 增量式類(lèi)內(nèi)局部保持降維算法復(fù)雜度分析30-31
• 3.4 算法性能仿真實(shí)驗(yàn)31-34
• 3.4.1 分類(lèi)性能實(shí)驗(yàn)31-33
• 3.4.2 增量方法與其批量方法在線學(xué)習(xí)性能比較33-34
• 3.5 小結(jié)34-35
• 第4章 適于非線性系統(tǒng)在線學(xué)習(xí)的流形學(xué)習(xí)算法研究35-44
• 4.1 核空間方法研究及應(yīng)用35-37
• 4.1.1 核空間理論35
• 4.1.2 核Fisher判別分析法35-37
• 4.2 基于QR分解的核判別分析法37-38
• 4.3 基于QR分解的增量式核判別分析法38-41
• 4.3.1 基于QR分解的增量式核判別分析法算法描述38-40
• 4.3.2 基于QR分解的增量式核判別分析法復(fù)雜度分析40-41
• 4.4 算法性能仿真實(shí)驗(yàn)41-43
• 4.4.1 分類(lèi)性能實(shí)驗(yàn)41-42
• 4.4.2 增量方法與其批量方法在線學(xué)習(xí)性能比較42-43
• 4.5 小結(jié)43-44
• 第5章 流形學(xué)習(xí)在水電機(jī)組噪聲源檢測(cè)中的應(yīng)用44-51
• 5.1 水電機(jī)組噪聲源類(lèi)型分析44
• 5.2 水電機(jī)組噪聲源在線檢測(cè)實(shí)驗(yàn)44-50
• 5.2.1 水電機(jī)組噪聲源在線檢測(cè)步驟45-46
• 5.2.2 信號(hào)構(gòu)建及預(yù)處理46-48
• 5.2.3 水電機(jī)組噪聲源在線檢測(cè)實(shí)驗(yàn)48-50
• 5.3 小結(jié)50-51
• 第6章 總結(jié)和展望51-53
• 6.1 總結(jié)51
• 6.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56-57
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果57

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來(lái)了解更多相關(guān)內(nèi)容

基于改進(jìn)遺傳算法的串聯(lián)小水電群優(yōu)化調(diào)度    羅云霞,周慕遜,江振東,陳永寶

水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)去除高頻噪聲技術(shù)綜述    李志紅;

水電機(jī)組數(shù)字化及其工程應(yīng)用    李朝暉;楊賢;畢亞雄;

水電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)研究    陳遺志,周建中,常黎

基于可區(qū)分性加權(quán)的模糊核說(shuō)話人識(shí)別    林琳;王樹(shù)勛;陳建;

PCA過(guò)程監(jiān)測(cè)方法的故障檢測(cè)行為分析    王海清,宋執(zhí)環(huán),王慧

故障分離——一種基于FDA-SVDD的模式分類(lèi)算法    祝志博;宋執(zhí)環(huán);

流形學(xué)習(xí)算法綜述    王自強(qiáng);錢(qián)旭;孔敏;

利用標(biāo)準(zhǔn)化LDA進(jìn)行人臉識(shí)別    余冰,金連甫,陳平

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水輪發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用    張敬齋;

小波分析在金屬磁記憶無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用    成曙;楊榮祥;牛余朋;任謙;

基于直接LDA的人臉識(shí)別方法研究    閆芳;林小竹;劉家彬;

利用主元方法進(jìn)行傳感器故障檢測(cè)的行為分析    黃孝彬,牛征,牛玉廣,劉吉臻

基于非線性判別分析的高光譜影像特征提取    楊國(guó)鵬;余旭初;

強(qiáng)噪聲背景下的滾動(dòng)軸承故障微弱信號(hào)檢測(cè)新方法    王晶;陳果;郝騰飛;

基于故障重構(gòu)的PCA模型主元數(shù)的確定    李元,謝植,王綱

遺傳算法在水庫(kù)(群)優(yōu)化調(diào)度研究中的應(yīng)用綜述    涂啟玉;梅亞?wèn)|;

遺傳模擬退火和小生境遺傳算法在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中的比較    涂啟玉;梅亞?wèn)|;

基于遺傳模擬退火算法的新安江模型參數(shù)優(yōu)選    孟新華;涂啟玉;周年華;鄭楠;

基于改進(jìn)遺傳算法的水電廠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究    孔大明;黃玉鵬;孔曉東;

方向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其逼近能力    李玉鑒,王守覺(jué)

Walsh變換對(duì)沖擊信號(hào)序列特征提取的研究    李寶安,李行善,劉星

弱信號(hào)檢測(cè)的混沌模型及應(yīng)用    張景超,張淑清,李昕

基于混沌理論的微弱信號(hào)檢測(cè)方法    朱志宇,姜長(zhǎng)生,張冰,劉維亭

模糊理論在水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用    劉利娜,韓鳳琴,張雙全,鄧正鵬

基于SVD的水電機(jī)組軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別    倪傳坤,周建中

葛洲壩電廠19F機(jī)組勵(lì)磁系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷    胡國(guó),李朝暉,楊興斌,曾洪濤

水電機(jī)組狀態(tài)分析信號(hào)處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用    孔飛;李朝暉;

基于小波的電力系統(tǒng)信號(hào)預(yù)定閾值去噪技術(shù)    盧松升;劉正之;

基于粗糙集和支持向量機(jī)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷    彭文季;羅興锜;

YLX—02型水電機(jī)組流量效率微機(jī)監(jiān)測(cè)裝置    范華秀,謝榮松

淺析水電機(jī)組修復(fù)改造的目的    黃源芳;

我國(guó)單機(jī)容量百萬(wàn)千瓦水電機(jī)組獲階段性成果    

東方龍羊峽水電機(jī)組獲國(guó)家優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品金獎(jiǎng)    廖隆源;

試談水電機(jī)組的檢修方式    沈磊

淺談水電機(jī)組的增容改造    黃發(fā)民

長(zhǎng)江三峽工程 中國(guó)人的驕傲——國(guó)務(wù)院三建委三峽樞紐工程質(zhì)量檢查專家組成員、國(guó)家機(jī)械工業(yè)局三峽辦公室高級(jí)顧問(wèn)梁維燕院士談長(zhǎng)江三峽工程及其機(jī)電設(shè)備    梁維燕

水電機(jī)組汽蝕在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究    魏然,王德意

2001年全國(guó)水電投產(chǎn)超過(guò)280萬(wàn)kW    

水電機(jī)組狀態(tài)檢修數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件模塊化設(shè)計(jì)    姚澤,孫建平

水電機(jī)組發(fā)展歷程中的若干力學(xué)問(wèn)題    陳貴清;馬弘達(dá);楊雪梅;

水力學(xué)原理在水電機(jī)組增容改造中的應(yīng)用    朱磊;

水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)研究    陳啟卷;蔣勁;程紅舉;符向前;李友平;

RCM在中、小型水電機(jī)組應(yīng)用淺探    許詡儉;

黃壇口水電站1#-4#水輪發(fā)電機(jī)組增容技術(shù)改造    金以紅;

有限元在水電機(jī)組結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用    楊曉君;

水電機(jī)組穩(wěn)定性檢測(cè)與分析    黃宗碧;梁濤;

國(guó)內(nèi)水電機(jī)組狀態(tài)檢修技術(shù)現(xiàn)狀分析    李友平;易琳;鄭玉民;黃健;

水電機(jī)組故障智能診斷研究綜述    葛新峰;徐廣文;周葉;唐澍;

HM9000水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在太平灣發(fā)電廠的應(yīng)用    桂中華;潘羅平;周葉;唐澍;孫峰;

我國(guó)加緊研發(fā)百萬(wàn)千瓦級(jí)水電機(jī)組    吳植

700兆瓦級(jí)水電機(jī)組勵(lì)磁系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化    通訊員 周光乙　袁亞洲

國(guó)電電力 水電機(jī)組投產(chǎn)新項(xiàng)目獲批    證券時(shí)報(bào)記者 向南

水電重大裝備制造業(yè)跨入新時(shí)代    吳植

世界首臺(tái)80萬(wàn)千瓦水電機(jī)組蝸殼出廠    通訊員 孫文

水電集團(tuán)去年完成裝機(jī)1990萬(wàn)千瓦    記者 黃家哲　任樂(lè)云

水火互補(bǔ)效果明顯    高強(qiáng)

哈電機(jī)開(kāi)展溪洛渡項(xiàng)目技術(shù)攻關(guān)    

江西公司力促電網(wǎng)頻率穩(wěn)定    張琴 徐擎天

百萬(wàn)千瓦水電機(jī)組關(guān)鍵技術(shù)被攻克    邱赫

融合支持向量機(jī)的水電機(jī)組混合智能故障診斷研究    張孝遠(yuǎn)

基于多源信息融合的水電機(jī)組故障診斷與軸心軌跡識(shí)別技術(shù)研究    楊志榮

基于團(tuán)隊(duì)智能的水電機(jī)組集成監(jiān)測(cè)方法研究與實(shí)踐    謝國(guó)財(cái)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在水電機(jī)組狀態(tài)檢修中的應(yīng)用研究    華斌

水電機(jī)組控制系統(tǒng)辨識(shí)及故障診斷研究    李超順

基于健康評(píng)估和劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)研究    潘羅平

水電機(jī)組狀態(tài)檢修中若干關(guān)鍵技術(shù)研究    陳喜陽(yáng)

水電機(jī)組振動(dòng)故障的智能診斷方法研究    彭文季

基于支持向量機(jī)的水電機(jī)組故障診斷研究    鄒敏

基于改進(jìn)支持向量機(jī)和特征信息融合的水電機(jī)組故障診斷    彭兵

水電機(jī)組智能故障診斷方法與振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究    田源

水電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)研究    黎平

水電機(jī)組電氣狀態(tài)監(jiān)測(cè)若干實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方法研究    余莎

水電機(jī)組主軸系統(tǒng)穩(wěn)定性分析    馬弘達(dá)

水電機(jī)組過(guò)渡過(guò)程仿真    蔡龍

水電機(jī)組一次調(diào)頻性能分析及試驗(yàn)研究    吳揚(yáng)文

中小型水電機(jī)組穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)    宋兵

水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷研究    徐東海

水電機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法研究及應(yīng)用    麻志成

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組動(dòng)載識(shí)別研究    沙瑞華