水电机组状态退化评估与非线性预测

【摘要】：提出了基于Shepard曲面、经验模态分解法(ensembleempirical mode decomposition,EEMD)、混沌理论和灰色理论的水电机组状态退化评估与趋势预测模型。该方法首先用Shepard曲面建立综合考虑有功功率、工作水头作用的水电机组状态退化趋势模型。然后将水电机组状态退化趋势进行EEMD分解,得到若干个相对平稳的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和一个余项分量,对每个IMF分量进行特性识别,根据其不同属性,选用混沌预测模型或灰色模型预测,同时对余项分量进行灰色预测。最后将所有分量的预测结果进行重构,获得最终预测结果。实例分析表明,该方法能有效地评估水电机组状态的退化过程,且能提高退化趋势的预测精度。 【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;
【关键词】： 水电机组 状态退化评估 非线性预测 Shepard曲面;EEMD方法;混沌理论;灰色理论
【分类号】：TV734.2;N941.5
【正文快照】： 0引言水电机组是涉及机械、电气和水力的复杂系统[1-2],机组各设备随着累积运行时间的增加,不断劣化,各设备性能会经历由正常(健康)状态逐渐退化直至失效的过程[3-5]。如何有效地确定机组的真实状态,对机组退化趋势进行更好地预测,以便及时发现机组异常,合理安排检修,是水电

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