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实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。（1）先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征；再以机组健康状态下工况参数X（水头、开度等）和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本，利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f（X）。基于该模型，以实时工况参数为输入，在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值，计算健康值与实际值之间的相对误差，作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。（2）利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解，提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心，实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离，作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标，在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例，验证了该模型的有效性和实用性。

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《基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究》

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文件号：058008

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