基于小波包分析和随机森林算法的汽轮发电机组振动故障预警方法
摘要：
对汽轮发电机组振动故障进行早期预警可有效降低设备停机率,提高火电厂设备运行可靠性.提出了一种基于随机森林算法的汽轮发电机组振动故障预警方法.首先通过小波包分析方法对振动信号中异常状态进行检测,若超过设定阈值则进行故障预警,接着利用小波包分析结果提取不同频带的小波能量作为振动信号特征量,然后采用随机森林算法构建由多棵子决策树组合的汽轮发电机组振动故障辨识模型,将特征量输入辨识模型中进行故障类型识别,最后对某火电厂汽轮发电机组振动数据进行分析,结果表明采用该方法可实现汽轮发电机组振动故障预警和故障类型识别,从而证明其可行性.
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作者：
伍仁杰,张超,马悦,高静,瞿乐意
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刊名：
自动化应用
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年期：
2025.13
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