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1、第34卷第17期中国电机工程学报Vol.34No.17Jun.15,20142014年6月15日ProceedingsoftheCSEE©2014Chin.Soc.forElec.Eng.2843DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2014.17.013文章编号：0258-8013(2014)17-2843-08中图分类号：TP18；TM311基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断11121易辉，梅磊，李丽娟，刘宇芳，袁宇浩(1．南京工业大学自动化与电气工程学院，江苏
2、省南京市211816；2．国电环境保护研究院，江苏省南京市210031)VibrationFaultDiagnosisforHydroelectricGeneratingUnitsUsingtheMulti-classRelevanceVectorMachine11121YIHui,MEILei,LILijuan,LIUYufang,YUANYuhao(1.CollegeofAutomationandElectronicEngineering，NanjingUniversityofTechnolo
3、gy,Nanjing211816,JiangsuProvince,China;2.GuodianInstituteofEnvironmentalProtection,Nanjing210031,JiangsuProvince,China)ABSTRACT:Thefunctionsbetweenvibratingfaultsymptoms性关系，传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法，andtheircausesforhydroelectricgeneratingunitsare如支持向量机、
4、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有nonlinear,andarehardtobedescribedbyconventional研究基础上，引进相关向量机(relevancevectormachine，approaches.OneusualmethodforthevibratingfaultdiagnosisRVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法，该文所提方法istousethepatternrecognitionapproacheslikethesupport在学习过程中参数设置简单，在输
5、出结果时给出了分类的可vectormachineandneuralnetworks.Followingthecurrent靠性，适合实际工程应用。同时，该方法在决策过程中，能work,weproposedtheRelevanceVectorMachine(RVM)够根据训练数据分布情况，自动选取决策结构，进一步提高basedapproachtooptimizethediagnosticperformance.诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振Comparedwithconvent
6、ionalapproaches,theproposed动故障诊断实例，取得良好效果，验证了算法的有效性。approachavoidstheproblemofparametersettingwhile关键词：相关向量机；水电机组；振动；故障诊断；多分类；learning,andoffersprobabilisticoutputs.ThesemakeRVM决策导向图moresuitableforrealapplications;Moreover,theproposedapproachcouldauto
7、maticallyselecttheoptimaldecision0引言structureaccordingtothetrainingsampledistribution,andincreasethediagnosticspeedandaccuracy.Finally,weapplied水电机组80%以上的故障或事故都在振动信theproposedapproachtoarealdiagnosisoftheHydroelectric号中有所反映，异常的振动也是设备损坏的重要原GeneratingUn
8、itvibratingfaults,andsatisfactoryresultshave因之一，因此通过对水电机组的振动信号进行分beenobtainedintheexperimentswhichhavevalidatedthe[1-2]析，实现故障诊断具有重要意义。水电机组的振effectivenessoftheproposedapproach.动与一般动力机械的振动有所不同，其在运行过程KEYWORDS:relevancevectormachine;hydroelectric中
