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摘要
水轮发电机组复杂运行状态的识别问题是状态检修工作的重要环节。本文尝试将擅长小样本、多维特征数据分析且能有效解决非线性分类问题的支持向量机分类技术应用在了水轮机水导轴承摆度信号的分析上。通过Matlab计算平台,构建了基于EMD信号分解方法的机组运行特征提取方法和基于决策有向无环图的多类分类器。根据水导轴承摆度信号做出的运行状态识别结果表明,EMD信号分析方法能够提取机组的运行状态信息,基于支持向量机的多分类决策器能够有效地对水轮发电机组的运行状态进行识别。
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单位恩施职业技术学院; 华中科技大学
