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基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的水电机组振动预测研究

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针对水电机组振动的非线性、非平稳特点,提出一种完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的振动预测模型,利用改进的粒子群优化算法(IPSO)对调节参数进行优化以提高预测精度,采用CEEMDAN算法将振动数据计算展开为多个固有模态函数(IMF),通过计算相关系数筛选出有效的IMF,最后将筛选结果重构后输入LSTM进行模型预测,并与LSTM、支持向量回归(SVR)、CEEMDAN-IPSO-SVR进行对比.结果表明,提出的CEEMDAN和LSTM相结合的振动预测模型可以有效识别水电机组不同运行工况下的振动信号,为故障预警、水电机组安全高效运行提供依据.
Research on the Vibration Prediction of Hydropower Unit Based on CEEMDAN-IPSO-LSTM

孙育晖、王利英、雷庆文、曹庆皎

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河北工程大学水利水电学院,河北邯郸056038

河北省智慧水利重点实验室,河北邯郸056038

水电机组 CEEMDAN LSTM 故障预警 振动预测

国家自然科学基金面上项目国家自然科学基金面上项目河北省自然科学基金

1197214412072098E2018402092

2023

10.3969/j.issn.1000-1379.2023.05.032

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2023.45(5)
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