基于有限元仿真与EMD-ResNet融合的水轮机故障智能诊断方法研究OA

针对水轮机故障诊断中振动信号难以获取、样本需求大的问题,本文提出一种融合有限元仿真与EMDResNet的智能故障诊断方法。首先,通过有限元构建水轮机耦合系统模型获取了水轮机在正常、预警和故障三种状态下的振动信号参数,并将仿真数据划分为训练集和测试集进行标注处理。接着,采用经验模态分解方法将振动信号转化为灰度图像,并输入深度残差网络进行处理。通过前向传播与反向传播优化网络结构和参数,从而实现水轮机状态的自动识别与分类。实验结果表明,本文所提方法在两种工况下的故障状态识别率均达99%以上,在混合工况下仍保持98.99%的准确率,显著优于传统的基线模型。本研究验证了有限元仿真数据用于故障诊断的可行性,为水轮机健康监测提供了一种高精度、强鲁棒性的智能诊断新途径。